上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均（Exponentially weighted averages）的概念以及偏移校正（bias correction）方法。接着，我...

Spring RestController 的代码不需要改变，还是使用 JobLauncher 来运行的。

CNN常用于图像识别，在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去，向量是机器学习的通行证，我们将图片转换为像素矩阵再送进去，对于黑白的图片，每一个点只有一个像素值，若为彩色的，每一个点会有三个像素值（RGB）...

一、概要：批训练（mini-batch）的训练方法几乎每一个深度学习的任务都在用，但是关于批训练的一些问题却仍然保留，本文通过对MNIST数据集的演示，详细讨论了batch_size对训练的影响，结...

这是本系列第三篇文章，前两篇文章综合来说就是讲了 CCA 其实就是 MNN 加上一个 SVD denoise，其本质是相同的，原理和 CCA 本身没有什么关系。

这是本系列的第二篇文章，上一篇文章提供了一个对于 CCA 为什么 work 的新的解释，可见 Rethinking batch effect removing methods—CCA

MindSpore 自动并行提供了 5 维的并行方式：数据并行、算子级模型并行、Pipeline 模型并行、优化器模型并行和重计算，并且在图编译阶段，有机融合了 5 个维度的并行。这 5 维并行方式组合起来构成了盘古的并行策略。...

我们在进行公共数据挖掘的时候，经常会碰到要对多个数据集联合分析的时候，如果想要把这些数据放到一起进行分析的话，那么首先还是需要先去除批次效应才能进行分析的。之前我们的介绍的数据库的时候，也提到了两个和批次效应...

【1】 ELSA: Enhanced Local Self-Attention for Vision Transformer标题：ELSA：增强视觉转换器的局部自我注意链接：https://arxiv.org/abs/2112.12786

cs.LG 方向，今日共计82篇Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(1篇)【1】 ML4CO: Is GCNN All You Need? Graph Convolutional Ne