如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有 10 亿条记录的训练集? 以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方的和, 如果我们的学习算法需要有 20 次迭代,这便已经是非常大的计算代价。 首先应该做的事是去检查一个这么大规模...
Inductive Learning 模型主体不变,几个超参数略作修改,graph embedding层,输出特征维度调整为128。叠加两层LGCLs层,设置k=64.依然使用子图训练,筛选子图的随机初始节点个数为500和200。dropout概率为0.9。 实验结果分析 不论transductive 配置还是 inductive配置,在图节点分类任务上,LGCLs模型的表现对比其他state-of-the...
网络大规模学习 网络释义 1. 大规模学习 新加坡南洋理工大学... ... - 深度学习( deep learning) -大规模学习(large scale learning) - 物体识别( object recognition) ... emuch.net|基于2个网页
distance learningonline learningopen sourceCollaborative Open Online Courses (COOC), designed as the enhanced variance of Massive Open Online Courses (MOOC), inherently combines the advantages of high-quality online resources and face-to-face classroom teaching. It stimulates the collaboration and ...
大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 如果你回顾一下最近5年或10年的机器学习历史。学习算法现在比5年前更好地工作的原因之一就是我们现在拥有了大量的数据,可以用来训练我们的算法。那么为什么要使用这么大的数据集呢?我们已经看到,获得高性能机器学习系统的...
本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 [toc] 在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 由于机器学习系统的性能表现往往要求其算法是low biased(在训练集上的训练误差小),并且在尽可能
[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 1. 原文摘要 2. 编程模型和基本概念 2.1 算子(Operations)与核(Kernels) 2.2 会话(Sessions) 2.3 变量(Variables) 3. 实现 3.1 设备(Devices) ...
《Incremental Classifier Learning with Generative Adversarial Networks》 阅读笔记 原文链接: Incremental Classifier Learning with Generative Adversarial Networks 本文主要是解决增量学习中灾难性遗忘的问题,文中指出灾难性遗忘主要是因为过去的数据在训练时得不到。通常的方法是先保留一部分过去类别的样本,然后配合蒸馏...
During the last decade, the data sizes have grown faster than the speed of processors. In this context, the capabilities of statistical machine learning methods is limited by the computing time rather than the sample size. A more precise analysis uncover
The primary challenge in the development of large-scale artificial intelligence (AI) systems lies in achieving scalable decision-making—extending the AI models while maintaining sufficient performance. Existing research indicates that distributed AI can