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新工具——TensorLayer:管理深度学习项目的复杂性
本文介绍了一种新基于TensorFlow的python库——TensorLayer,它能够有效的帮助开发者管理好自己的深度学习网络。并且它还提供了很多功能强悍的API,帮助开发者更好的完成任务。
携程实时智能检测平台建设实践
rophet基本覆盖了携程所有业务线,监控指标的数量达到10K+,覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。Prophet将时间序列的数据作为数据输入,以监控平台作为接入对象,以智能告警实现异常的告警功能,并基于Flink实时计算引擎来实现异常的实时预警,提供一站式异常检测解决方案。
阿里NIPS 2017论文解读:如何降低TensorFlow训练的显存消耗?
被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS 2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。在本届会议上,阿里巴巴除有两篇论文入选Workshop并进行Oral和Poster形式报告外,三大技术事业部连续3天在阿里展区举行多场技术研讨会,向5000余名参会人员介绍阿里在机器学习、人工智能领域的技术研究、产品与落地应用。
用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet(CNN)
Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架,实现ConvNet(CNN)自然是轻而易举,但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程,极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。
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