活动延期 | Triton Meetup 2022

各位小伙伴:

很遗憾地告诉大家,因不可抗力因素,我们综合了多种情况考虑,不得不宣布,原定于 11 月 19 日的 Triton Meetup 2022 将延期举办。

最终举办时间,我们会另行通知。请大家留意本公众号后续发布的相关活动信息。

因活动延期对各位小伙伴尤其是已报名人员造成的不便我们深表歉意,敬请谅解。

感谢您对 AI Infra 的关注与支持!

在此期间,您依旧可以扫描此前海报中的二维码进行报名。本次 Triton Meetup 2022,除举办时间外其他一律不变。

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“Triton Meetup 2022“活动是 Triton 社区首次正式举办的线下技术交流活动,对模型推理领域具有里程碑意义。活动将专注于 AI Infra推理引擎相关的主题分享,打造 Triton 社区开放共享的技术生态,共同推进 Triton 在国内的推广和应用落地!

活动地点:

北京 BCos 共享办公

(北京 WFC 环球金融中心办公店)

活动报名:

长按扫描下方👇二维码

或点击文末“阅读原文

即可预约报名!

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交通指引 & 防疫政策:

1. 自驾到场:

开车行进至“环球金融中心”,在大楼南侧地下停车场进入。

2. 地铁前往:

地铁 10 号线至“金台夕照”站,从 A 口出,步行 3-5 分钟,从环球金融中心南门进入。

3. 疫情防控:

请外地来京的小伙伴,提前确认好“北京健康宝--本人健康码自查询”状态为绿码,避免影响出行计划。最新防疫政策请以官方发布为准。

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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