什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测
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DL之Perceptron&AdalineGD：基于iris莺尾花数据集利用Perceptron感知机和AdalineGD算法实现二分类
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DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测（二）
核心代码 #(2)、建立ST定位网络：尝试更多的conv层，并分别在X轴和y轴上做最大池化 # localization net. TODO: try more conv layers, and do max pooling on X- and Y-axes respectively locnet = Sequenti....
DL之Attention：基于ClutteredMNIST手写数字图片数据集分别利用CNN_Init、ST_CNN算法(CNN+SpatialTransformer)实现多分类预测（一）
数据特征工程Train samples: (50000, 60, 60, 1)Validation samples: (10000, 60, 60, 1)Test samples: (10000, 60, 60, 1)Input shape: (60, 60, 1)T1、CNN_Init start输出结果T1、CNN_Init start!___________________________....
DL之Perceptron&AdalineGD：基于iris莺尾花数据集利用Perceptron感知机和AdalineGD算法实现二分类
设计思路输出结果<bound method DataFrame.info of SepalLength_cm SepalWidth_cm ... PetalWidth_cm label0 &a...
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