optimal servers,end-to-endrouteoptimization,andflexible caching, which enables caching of dynamic content. akamai.com akamai.com 该项服务将Akamai的服务器网络与多项技术融合,包括指向最佳服务器请求的动态映射、端对端路由优化、以及启用动态内容缓存的灵活缓存。
端到端优化(End-to-End Optimization)是在人工智能发展背景下诞生的一种方法,该方法将全部系统/流程看作一个整体,优化策略的设计考虑系统从input端到output端的总体表现(overall performance)。在这个优化方法中,不会单独考虑流程的某一部分,也因为如此,本方法考虑了各个环节之间的交互效应。 相关论文:Smart 'Predict...
Training the DR end-to-end system DR的训练算法如图所示: Algorithm 1 其中T 表示prediction error样本的数量, v 是样本外窗口的长度, T0 是训练集的样本数量。 参考 ^Robust Solutions of Optimization Problems Affected by Uncertain Probabilities https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/mnsc.1120.1641...
SIGMOD 2022 Paper "End-to-end Optimization of Machine Learning Prediction Queries" 预测查询广泛应用于各行各业,用于执行高级分析并从数据中提取洞察。它们包含数据处理部分(例如,用于连接、过滤、清洗、特征化数据集)和机器学习(ML)部分,后者调用一个或多个训练好的模型来执行预测。到目前为止,这些部分都是独立...
The various embodiments apply the plurality of characteristics of the target AI network to at least one of a static cost model and a heuristic AI network model. The various embodiments further receive optimized target AI network configuration data from at least one of static cost model and the ...
Weld有个优化器,会对Combined IR进行End to End的优化,最后生成机器代码 这个想法是不错, 但是前提是,每个库都要porting到Weld上才行,这个应该很难实现 Weld IR IR的设计很关键,就像是关系数据库中的relational algebra,是整体的基石 IR基本元素包含,
End-to-end optimization of goal-driven and visually grounded dialogue systems End-to-end design of dialogue systems has recently become a popular research topic thanks to powerful tools such as encoder-decoder architectures for sequence-to-sequence learning. Yet, most current approaches cast human-...
这个框架在Balle2016年ICLR的论文End-to-end optimization of nonlinear transform codes for perceptual quality就提出来了。本文中,作者对此进行了进一步介绍,给出了该框架下的一个实际模型,并给出了充足的理论分析和实验来验证该模型的有效性。在此模型中,分析变换(编码器)共3层,每层用了卷积层+下采样+GDN的结构...
(1998). Framework design for end-to-end optimization. In: Jul, E. (eds) ECOOP’98 — Object-Oriented Programming. ECOOP 1998. Lecture Notes in Computer Science, vol 1445. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/BFb0054090 Download citation .RIS .ENW .BIB DOIhttps://doi....
本文的main contribution是展示了如何建立一种考虑modelrobustness的end-to-end system的方法。 在end-to-end系统中,决策层(decision layer)是一个DRO问题 为了控制模型风险,需要在DRO中加入误差预测(point prediction + past prediction errors) DRO层是建模为一个minimax optimization问题,其中目标函数组合了mean loss和...