Свързани публикации 'optimization'


Изпълнете Python код със скоростта на C-Extending Python
Въпреки че Python превъзхожда като самостоятелен език, той също блести като език за свързване, език, който комбинира или свързва заедно „парчета“ от функционалност от други езици или библиотеки на трети страни. Всеки код, който пишем с помощта на всеки компилиран език като C, C++ или Java, може да бъде интегриран или импортиран в Python. Този код се счита за „разширение“. Модулът за разширение на Python не е нищо повече от нормална C библиотека. На Unix машини тези библиотеки обикновено..
Въведение в динамичното програмиране и мемоизацията
Въведение в динамичното програмиране и мемоизацията Здравейте 🖐️ Казвам се Милад и добре дошли в моя блог. В тази публикация ще научим динамично програмиране и мемоизация накратко; Така че останете с мен през това невероятно и забавно пътуване. Какво представляват динамичното програмиране и мемоизацията Динамично програмиране: Това е метод за решаване на сложни проблеми чрез разделянето им на по-прости подпроблеми. Той работи, като кешира резултатите от подпроблемите, така..
Оптимизации отвъд голямото O — Трик за производителност, който научих в Google
Научих много от тях в университета, но или не ги разбрах напълно, или ги забравих поради липса на практика. Използването му на работа промени правилата на играта! За много от нас в областта на компютърните науки ранното ни обучение в тази област започва с концепцията за голямото О или голямата Омега (Ω). Big O се използва в компютърните науки, за да опише производителността или сложността на алгоритъм. Big O се използва за описание на най-лошия случай на сложност на алгоритми,..
Изчерпателното ръководство за вариационния квантов собствен солвер
Решаване на задачи за комбинаторна оптимизация на квантов компютър Variational Quantum Eigensolver (VQE) е най-важният алгоритъм за квантово машинно обучение днес. И все пак, това е доведено дете на квантовото машинно обучение. Като такъв, популярната преса го омаловажава, заклетите ентусиасти го пренебрегват, а педагозите го споменават само мимоходом. Но сега това ще се промени! Новата ми книга, Практично обучение с квантова машина …
Въведение в оптимизаторите
Оптимизаторът е термин, в който инженерите за дълбоко обучение често се натъкват. Хората често са объркани кога да използват кой оптимизатор. В тази поредица от публикации в блогове ще проучим какво е оптимизатор и ще разгледаме различни видове оптимизатори. Надявам се в края на тази поредица да надникнем в съществуващите оптимизатори, използвани от инженерите за задълбочено обучение, и да сме научили за основните им разлики. Във всеки от нашите модели за задълбочено обучение ние..
Максимизиране на производителността на модела: Ръководство стъпка по стъпка за настройка на хиперпараметър
Какво представляват хипер параметрите? Хиперпараметрите са параметри, които не се научават директно от данните за обучение по време на процеса на обучение на модел за машинно обучение, а вместо това се задават преди началото на обучението. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и могат да имат значително влияние върху производителността на модела. Хиперпараметрите често се задават от потребителя или се избират чрез процес на проба и грешка и могат да включват неща като..
Най-добрите техники за оптимизация, за да постигнете ефективност на ML модела — Част-1
След много от моите статии с интензивни данни, в тази история ще видим различни техники за оптимизация, които са достъпни за ML инженерите, как да ги използват и какви са сценариите за използване на коя техника за оптимизация. Тази история ще бъде малко ML интензивна..приятно четене. Въведение: Какво е оптимизация в ML? В контекста на машинното обучение оптимизацията се отнася до процеса на намиране на най-добрия набор от параметри на модела или хиперпараметри, които..