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  • 深度學習-前向傳播與反向傳播2

    不同損失函數(shù)與激活函數(shù)所帶來的訓練的不同 ,,球涛,導數(shù) 對比前兩列,最大的不同在,使用交叉熵的模型少乘了一個,而往往是很小的(只在0附近比較大)校镐,...

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    深度學習-RNN-循環(huán)神經網絡

    1亿扁,結構 輸入層,它通過一組連接權重接入狀態(tài)層鸟廓。變成 隱藏層从祝,它就厲害了。他有兩個輸入引谜,一是輸入層牍陌,二是上一個自己。再通過激活函數(shù)變成所以员咽,RN...

  • 深度學習-激活函數(shù)與優(yōu)化器

    1毒涧,激活函數(shù) 具體激活函數(shù)參見此篇https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-10-3 激活函數(shù)從圖...

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    NLP-Word Embedding-Attention機制

    attention機制是個坑。要明白attention機制贝室,首先要明白seq2seq要明白seq2sql契讲,首先要明白RNN要明白RNN,首先要明...

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    深度學習-前向傳播與反向傳播

    概述 對于全連接的神經網絡(MLP)滑频,其結構看似復雜捡偏, 其實只是簡單結構的不斷重復。這里的簡單結構就是sigmoid函數(shù)即LR:對于 有 和 ...

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    推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-DCN-CIN-xDeepFM

    一個總結https://www.cnblogs.com/xianbin7/p/10661572.html 特征交叉的 元素級bit-wise V...

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    推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-DeepFM等DNN模型

    概述 關鍵詞:特征組合LR:缺乏特征組合能力峡迷,需人工做特征工程GBDT+LR:特種組合能力不強银伟,對高維的稀疏特征應對乏力FM:具有較強的二階特征...

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    推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-Wide&Deep模型

    模型 上圖講得十分清楚:第一層(最下層)黃點和灰點,表示稀疏離散特征绘搞。第二層表示對稀疏離散特征embedding后的稠密特征向量彤避。第三層就是深度...

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    推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-GBDT+LR

    概述 GBDT的加入,是為了彌補LR難以實現(xiàn)特征組合的缺點夯辖。 LR LR作為一個線性模型琉预,以概率形式輸出結果,在工業(yè)上得到了十分廣泛的應用楼雹。其具...

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