Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
数据库内机器学习
目前Lindorm ML支持的算法如下表所示：任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
性能指标
LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
工业分析建模
以搭建线性回归算法为例，配置线性回归组件。从左侧拖入线性回归组件到画布中，将CSV组件的输出端口（OUT）连接到线性回归组件的输入端口（IN1），使得CSV组件的数据输出流入到线性回归组件中。选中线性回归组件，右侧配置栏中单击 特征...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过历史贷款数据...
线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
线性回归
在统计学中，线性回归是用来确定两种或两种以上变量间的相互依赖关系的统计分析方法，与分类算法处理离散预测不同。回归算法可对连续值类型进行预测。线性回归算法定义损失函数为样本集的最小平方误差之和，通过最小化损失函数求解权重矢量...
线性支持向量机
背景信息 本文中的线性支持向量机算法不通过核函数方式实现，具体实现理论请参见 算法原理 中的Trust Region Method for L2-SVM部分。使用限制 线性支持向量机算法组件仅支持二分类场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性...
HASH
LINEAR HASH与HASH的不同之处在于，LINEAR HASH使用线性二次幂算法，而HASH使用散列函数值的模数。在语法上，LINEAR HASH和HASH的唯一区别是LINEAR在PARTITION BY子句中添加了关键字。示例 HASH类型的使用示例：CREATE TABLE sales_hash(s_...
向量介绍
向量检索算法 linear linear算法会线性计算所有向量数据。适用场景：100%召回率 劣势：大数据量下效率较低、资源（CPU、内存）消耗较严重 聚类算法 量化聚类（Quantized Clustering）介绍：量化聚类（Quantized Clustering）是阿里巴巴开发...
创建和管理VPN网关实例
背景信息 VPN网关类型说明 依据加密算法和网络类型的不同，VPN网关划分为以下类型，不同类型的VPN网关建立加密隧道的方式也不相同，满足不同场景的网络连接需求。VPN网关类型 支持的加密算法 支持的网络类型 支持的网络连接方式 建立加密...
机器翻译定制化服务产品介绍
技术优异 使用基于注意力机制的深层神经网络翻译系统，技术实力行业突出。降本提效 减少翻译等待周期，解决批量翻译供应不足现状，成本大幅缩减。机器翻译自学习平台 使用流程 说明 定制模型若想取得明显的效果提升，至少需要1万条高质量...
应用场景
为防止违法金融行为带来经济损失，通过使用异常检测算法在网络金融交易领域的应用，准确识别网络金融交易中存在的异常交易情况，及时阻止违法金融行为。通过图数据库，识别支付用户的设备信息、支付环境信息、转账信息、社交信息，检测可能...
求解器用户手册
整数规划：支持求解 混合整数线性规划（MILP）问题的分支定界算法(branch-and-cut solver)。非线性规划：支持求解凸 二次规划（QP）问题、求解 半定规划（SDP）问题。优化问题的输入方式 优化问题支持3种输入方式：文件输入、数据建模APIs...
功能特性
同时，通过大规模RDMA网络部署实践，阿里云自主研发了基于端网协同的RDMA高性能网络协议和HPCC拥塞控制算法，并通过智能网卡实现了协议硬件卸载，降低了端到端网络延时，提升了网络IO吞吐能力，并有效规避和弱化了网络故障、网络黑洞等传统...
PAI灵骏智算服务概述
阿里巴巴2016年开始投入专项研究RDMA（Remote Direct Memory Access），目前已建成大规模数据中心内的“高速网”，通过大规模RDMA网络部署实践，阿里云自主研发了基于端网协同的RDMA高性能网络协议和HPCC拥塞控制算法，并通过智能网卡实现...
算法任务配置
为您的摄像头设备（IPC设备）配置算法后，可以在边缘一体机管理控制台配置算法任务，将任务部署到边缘一体机。前提条件 已完成摄像头设备的网络配置，并在本地上线设备。该边缘一体机已获取算法。说明 若该边缘一体机没有算法，请联系您...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
什么是物联网边缘计算
物联网边缘计算管理平台是在边缘一体机硬件中运行的管理控制台，可离线管理边缘一体机的网络配置、算法任务、终端设备等。应用管理 物联网边缘计算在边缘一体机中预装了官方应用软件，让您专注于业务逻辑开发，无需为程序启动、消息流转、...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
通信算法autotuner 问题分析 一次模型的训练在不同的实例、网络环境下具有不同的最优通信算法，采用先验的方式无法做到实时网络环境下的最优性能。优化方法 针对上述通信算法实现autotuner，包括warmup、多维度perf_time统计以及top_k_algo...
Designer概述
区分类型 详情 从使用场景来区分 传统机器学习组件 包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列及网络分析等算法组件。深度学习框架组件 包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及...
基本概念
物联网边缘计算管理平台 物联网边缘计算的本地管理平台，可离线管理边缘一体机的网络配置、算法任务、终端设备等。边缘一体机关联的软硬件资源 指关联到边缘一体机的算法、应用、终端设备等资源。终端设备 指通过一定的协议或接口接入到...
功能发布记录
新增Apple Silicon 的LP安装包 2022年8月 求解器SDK更新V0.20.x版本（V0.20.2下载）：新增了用于求解 混合整数线性规划问题（MILP）的分支定界算法（branch-and-cut solver），暂仅开放少量测试License，请邮件申请。安装包优化，安装操作...
基本概念
控制台上的概念 数学规划求解 数学规划求解 是优化求解器的一种类型，如线性规划（Linear Programing,LP）求解器是指可以用于求解线性规划问题，该问题的变量取值空间是线性连续的，目标函数和约束都是变量的线性关系。数学规划求解常见的...
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