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...
开源软件迁移
它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息，请参见 TensorFlow ...
产品优势
效果逼真 在本地端实现了基于Knowledge-Aware Neural TTS(KAN-TTS)语音合成技术，基于深度神经网络和机器学习，将文本转换成真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的语音，使得 离线语音 合成效果趋近于在线合成效果。同样的语音合成 声音定制 的...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
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...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
动态与公告
2023-07-04 快速开始 2023年06月 公告类型 模型名称 公告描述 发布时间 相关文档 新增模型 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。...
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...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
oneAPI深度神经网络库（oneDNN）是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库，该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用...
计费说明
20 大数据深度学习引擎 依托于阿里云深度神经网络系统，对云上全部Web攻击数据以及正常业务数据进行分类训练，从而实时防护潜在的异常攻击行为。20 自定义扫描防护能力 在默认防扫描能力基础上，提供高频Web攻击和恶意目录遍历的高级自定义...
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...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
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...
灵骏常见问题
为什么深度学习和神经网络需要GPU？GPU与CPU的对比如下表所示。对比项 GPU CPU 算术运算单元（ALU）大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元（ALU）。拥有强大的算术运算单元（ALU），但数量较少。逻辑控制单元 相对简单的逻辑控制单元。...
应用场景
深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...
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...
管理动画控制器资源
包括单次执行、单向循环和双向循环。循环次数 设置当前状态的循环次数。播放倍速 设置当前状态的动画播放倍速。末帧保持 单击 图标，控制末帧保持的选择状态。设置默认状态 选择需要编辑的状态卡片，右键单击 设置默认状态，将当前状态卡片...
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...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
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-...
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...
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...
【变更】云防火墙支持按量付费模式
支持4~7层双向网络攻击防御，包括Web攻击、暴力破解、数据库攻击、挖矿木马、病毒蠕虫、命令执行、反弹shell、恶意外联等。支持4~7层双向互联网访问控制，管控包括IP、域名、地理区域、协议、端口、应用等。适用场景 互联网边界入方向（外...
同城流量封闭实践
假设同地域的网络双向延迟约为5 ms，若一个调用链包含100次RPC调用，则最多可能出现100次跨可用区调用，最大RT延迟为500 ms（5 ms×100）。同城多活架构改造 同城多活架构改造，请参见 同城多活架构实践。开启单元格流量封闭策略 MSHA提供...
组件参考：所有组件汇总
深度学习框架及开通说明 阿里云机器学习平台支持深度学习框架，您可以使用这些框架及硬件资源来使用深度学习算法。时间序列 x13_arima 该组件是基于开源X-13ARIMA-SEATS封装的针对季节性调整的Arima算法。x13_auto_arima 该组件包括自动...
使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B
ZenDNN运行库包括为AMD CPU架构优化的基本神经网络构建块的API，使深度学习应用程序和框架开发人员能够提高AMD CPU上的深度学习推理性能。wget ...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
通过protobuf message backbone 来定义主干网络，主干网络有多个积木块（block）组成，每个 block 代表一个可复用的组件。每个 block 有一个唯一的名字（name），并且有一个或多个输入和输出。每个输入只能是某个 feature group 的name，...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
人工神经网络
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）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
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...
什么是IP应用加速
低时延：IP应用加速有广泛的节点分布，帮助终端就近接入，并进行深度的网络优化。自定义端口和协议：您的业务协议和端口可自定义，全方位保障业务体验和可靠性。适用场景 IP应用加速的适用场景如下：监听了非80、443端口的业务，实现网络...
机器翻译专业版介绍
产品介绍 机器翻译专业版，依托先进的自然语言处理技术和海量数据优势，研发基于注意力机制的深层神经网络翻译系统（NMT），在电商、社交、医疗、金融领域积累千万级双语语料和百万专业领域双语术语，推出4个垂直领域的专业翻译引擎。...
已停售的实例规格
支持IPv6 支持ERI（Elastic RDMA Interface）超高网络收发包PPS能力 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：大数据场景应用，例如Spark、Hadoop 高性能科学计算和仿真计算 各种通用类型的企业应用，例如Redis c7re...
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...
PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）集群间的双向同步
本文介绍如何使用数据传输服务DTS（Data Transmission Service）实现 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）集群间的双向同步。前提条件 已创建源和目标 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）集群，详情请参见 创建PolarDB PostgreSQL版（兼容...
RDS MySQL与PolarDB MySQL版间的双向同步
数据传输服务DTS（Data Transmission Service）支持 RDS MySQL 与 PolarDB MySQL版 集群实例间的双向同步。支持的源数据库 MySQL与 PolarDB MySQL版 集群双向同步，支持源数据库MySQL为以下类型。本文以RDS MySQL实例为例介绍配置流程，...
PolarDB MySQL版间的同步
双向同步任务时，DTS会在目标库中建立数据库dts，以避免数据循环同步，任务运行期间，请勿修改该库。如双向同步任务的源实例或目标实例位于海外地域，则仅支持同地域的双向同步，不支持跨地域的双向同步。例如，支持日本地域间的双向同步，...
同步时源库为PolarDB MySQL版的注意事项及限制
双向同步任务时，DTS会在目标库中建立数据库dts，以避免数据循环同步，任务运行期间，请勿修改该库。如双向同步任务的源实例或目标实例位于海外地域，则仅支持同地域的双向同步，不支持跨地域的双向同步。例如，支持日本地域间的双向同步，...
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