大模型黑话指南（二） 千帆社区
神经网络 神经网络是一种数学模型，模拟人脑的工作原理，通过训练学习如何处理输入数据，并在各种任务中提供准确的预测和判断。 可以将其想象为一个模仿人脑工作方式的数学模型。就像人脑中有大量的神经元相互连接一样，神经网络也由很多个小单元组成，这些单元之间通过连接传递信息。 我们可以把神经网络比作一个信息处理的流水线。首先，我们将输入数据（比如图像、文本等）传递给神经网络的输入层。
自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
版 文本分类 文本分类任务中，平台提供的网络有：BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM； 同时，平台提供了BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM的ERNIE预训练模型版本的网络； 网络特点描述 BOW：词袋模型，不考虑语法和语序，用一组无序单词来表达一段文本 CNN：卷积神经网络，通过卷积核的权重共享减少参数数量，能够处理变长的序列输入 GRU：门控循环单元网络
理解深度学习： 第六章 训练模型 千帆社区
下一章将专门探讨与神经网络训练相关的两个问题。首先是如何使用著名的反向传播算法（Backpropagation Algorithm）计算损失函数相对于神经网络参数的梯度。其次是在优化开始之前如何正确初始化网络参数。如果初始化不当，优化过程使用的梯度可能会异常大或小，从而妨碍训练进程。 Notes 优化算法 ：优化算法在工程学中被广泛使用，一般倾向于使用“目标函数”而非损失函数或成本函数。
MatCopilot数据建模分析
可以通过与实验硬件的数据和控制对接，实现自动化实验和⾼通量实验 产品优势 降本提速： 采⽤了物理启发的神经⽹络，整合多信息源、多精度数据，同时借助第⼀性原理、⾼通量计算等进⾏物理模拟仿真，主动搜寻最符合要求的材料，在搜寻中提升数十倍研发效率并在案例中降低高达90%的成本 优化数据： 擅长处理小数据、稀疏数据、误差数据等常见实验“脏”数据。
模型训练 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
目前支持的算法种类如下： 二分类 分布式随机森林 梯度提升机 朴素贝叶斯 支持向量机 深度神经网络 XGBoost 多分类 分布式随机森林 梯度提升机 朴素贝叶斯 支持向量机 深度神经网络 XGBoost 回归 分布式随机森林 梯度提升机 深度神经网络 XGBoost 算法的说明可以在选择之后在右侧查看： 配置预测算法 最后一步是配置预测算法的参数，如果选择 AutoML，这里只需要配置训练 / 验证集划分比例
嵌套模板 - 运维编排OOS | 百度智能云文档
递归嵌套模板 您可以在嵌套的模板任务中，继续嵌套其他模板，以实现递归嵌套。 目前允许的最大递归深度是10，即允许递归嵌套10个子模板。
[AI行业案例]-小说翻译，助力中国网络文学出海
在面向海外市场推广中，如果选择传统的人工翻译，难免会面临较高的人力成本和较长的翻译周期，因此，米读小说选择借助百度的神经网络机器翻译模型，缩减翻译成本，提高翻译效率。 解决方案 目前，米读小说通过百度文本翻译API，将大量本土网络文学翻译成英文、西班牙语、葡萄牙语，加速了网文出海速度，获得了海外用户的青睐和好评。
视觉任务模型部署整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉任务模型部署整体说明 模型仓库中的视觉模型可部署在公有云服务器、私有服务器，封装成可离线运行的设备端SDK，或直接购买软硬一体方案，灵活适配各种使用场景及运行环境 您可以点击进入 预训练网络与部署方式适配性 页面，查询各预训练网络对下表所示的部署方式、硬件、系统的支持情况 部署方式 支持的硬件 支持的系统 公有云部署 可集成公有云API即可 不限制 私有服务器部署[私有API] 通用X86 CPU
升级相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
升级相关 1.在哪些情况下需要更新EdgeBoard软核 EdgeBoard软核一般会装载到sd卡中随货发出，sd卡中除包含定制的linux文件系统外，还包含了神经网络加速相关文件，即系统镜像文件（image.ub和BOOT.bin）、fpga驱动文件和预测库文件（paddlelite），还有配套的示例工程，以及个别型号带有专项功能的软核（embox或者EdgeBoard管理系统），此处仅为EdgeBoard
网络信息安全定级备案/通信网络安全防护定级备案证明
网络信息安全定级备案/通信网络安全防护定级备案证明 该产品业务内容为从网络安全专业角度帮助企业开展通信网络单元的定级备案、符合性测评、安全风险评估等工作，协助企业依法依规开展电信业务运营。 服务介绍 该产品业务内容为从网络安全专业角度帮助企业开展通信网络单元的定级备案、符合性测评、安全风险评估等工作，协助企业依法依规开展电信业务运营。
