on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper

DeepMind AlphaGo 围棋AI击 败李世石 Google 6.6亿美元收购深度学 习公司 DeepMind Facebook 建立人工智能实验室 并聘用 Yann LeCun 深度学习鼻祖 Hinton 赢得 ImageNet图像识别竞赛 赢得ImageNet 5项主要比赛中 的3项世界冠军 软银孙正义收购Google旗下的 机器人公司Boston Dynamics 和Schaft 术初创公司Cruise Automation 首次中国公司在ImageNet竞赛 夺冠，视频分析技术登顶 人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10 CPU manager Device plugin 1.9 volume-awared scheduling Go语言在高性能系统中的实践经验 • 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式 - 比起Java，更加简洁，更易于与C/C++交互

model in this fine-tuning stage is not being used for learning rudimentary features, but rather how to map the high-level representations it learned in the pretraining stage to solving our new task. Thus, the 2/4 7 GPU pricing source: https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing. Numbers reported from October 2022. 6 Cloud TPU pricing source: https://cloud.google.com/tpu/pricing. Numbers reported from October training using Google’s TPUs this time.TPUs make it faster and cheaper to train large models, and are also available for free in Kaggle and Google Colab (apart from the paid service on Google Cloud). We will

算法并不像神经网络 这样对数据量和计算能力有严苛的要求，通常在 CPU 上串行训练即可得到满意结果。但是 深度学习非常依赖并行加速计算设备，目前的大部分神经网络均使用 NVIDIA GPU 和 Google TPU 等并行加速芯片训练模型参数。如围棋程序 AlphaGo Zero 在 64 块 GPU 上从 零开始训练了 40 天才得以超越所有的 AlphaGo 历史版本；自动网络结构搜索算法使用了 1.4.2 自然语言处理 机器翻译(Machine Translation) 过去的机器翻译算法大多是基于统计机器翻译模型，这 也是 2016 年前 Google 翻译系统采用的技术。2016 年 11 月，Google 基于 Seq2Seq 模型上 线了神经机器翻译系统(GNMT)，首次实现了从源语言到目标语言的直译技术，在多项任 务上获得了 50~90%的效果提升。常用的机器翻译模型有 杂地形行走、多智能体协作等任务上表现良好(图 1.19)。 自动驾驶(Autonomous Driving) 被认为是强化学习短期内能技术落地的一个应用方 向，很多公司投入大量资源在自动驾驶上，如百度、Uber、Google 等，其中百度的无人巴 士“阿波龙”已经在北京、雄安、武汉等地展开试运营；在长沙，市民已经可以免费乘坐 Apollo Robotaxi 无人出租车。图 1.20 为百度的自动驾驶汽车。

the real world, and a rapid growth in data collected via websites and apps (Facebook, Instagram, Google, etc.), it became possible to train models that performed well on unseen data (in other words, the accompanying the given prompts. Both these models have been deployed in production. BERT is used in Google Search to improve relevance of results, and GPT-3 is available as an API for interested users to datacenters that are used for training and deploying these large models. Large organizations like Google, Facebook, Amazon, etc. spend several billion dollars each per year in capital expenditure on their

应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft（微软） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google（谷歌） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook（脸书） 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 TPU (Tensor Processing Units) Google Cloud TPU. https://cloud.google.com/tpu NVIDIA V100 TPU v2 TPU v3 Hardware Architecture NVIDIA Volta GPU Google Cloud TPU Google Cloud TPU Memory 16GB / 32GB 64GB 元素。 集合的格式 是：set( )，其中()内可以是列表、字典或字符串，因为字符串是以列表的形式存储的 ⚫字典(dict) 字典dict也叫做关联数组，用大括号{ }括起来，在其他语言中也称为map，使用键-值（ key-value）存储，具有极快的查找速度，其中key不能重复。 57 Python控制流 ⚫顺序结构 ⚫分支结构 ⚫循环结构 ⚫break、continue和pass

Keeping all that in mind, it is easy to see that floating-point xmin should map to 0, and xmax should map to 2b-1. How do we map the rest of the floating point values in between xmin and xmax to integer continuous values are also clamped to be in the range [xmin, xmax]. Solution: Note that we have to map all the values from [xmin, xmax] to 2b possible values (let’s call them bins). Figure 2-5 shows a visual is referred to as scale). Hence, [xmin, xmin + s) will map to the bin 0, [xmin + s, xmin + 2s) will map to bin 1, [xmin + 2s, xmin + 3s) will map to bin 2, and so on. Thus, to find which bin the given

to address the holes. Figure 3-6: Image Transformations. The source image (center) is taken from Google Open Images Dataset V6. It is authored by Mike Baird and is licensed under CC BY 2.0. The image is cast(image, tf.uint8) return image, label train_ds = train_ds.map(dsitem_to_tuple).map(resize_image).cache() val_ds = val_ds.map(dsitem_to_tuple).map(resize_image).cache() print(train_ds.as_numpy_iterator() layer composite of random flip and rotation. Then, we map each image through this layer to apply the transform. The mapping is done using a handy map() method on the tf.data.Dataset object. augs = tf.keras

the actual words by their indices in our vocabulary. If a word doesn’t exist in the vocabulary, we map it to the index of the OOV token. Similarly, we replace the label word with the index of that word embeddings. import tensorflow_hub as tfhub word2vec_hub_layer = tfhub.KerasLayer( 'https://tfhub.dev/google/Wiki-words-250/2') word2vec_embeddings = word2vec_hub_layer(vocabulary) The shape of the word2vec_embeddings end_to_end_model = tf.keras.Model(string_input, predictions) We can now classify a new piece of text, and map it to a class name. probabilities = end_to_end_model.predict( [['Usain Bolt is a very well known

03 模型训练策略 01 背景知识 02 模型介绍 04 模型的缺点与改进 05 模型的代码实现 4 1.背景知识 图片分类的原理 5 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 作为原始图像块的替代方法，输入序列可以由CNN的特征图形成。 在该混合模型中，将patch嵌入投影E应用于从CNN feature map中提取的patch。 作为一种特殊情况，patches的空间大小可以是1x1，这意味着输入序列是通过简单地打平 feature map的空间维度并投射到Transformer维度来获得的。如前所述，增加分类输入嵌入和 位置嵌入。 4.模型缺点与改进 30