[toc] 基本流程 完成一項(xiàng)深度學(xué)習(xí)任務(wù)的基本流程大致如下： 數(shù)據(jù)預(yù)處理 模型構(gòu)建 模型訓(xùn)練 模型導(dǎo)出及應(yīng)用 模型構(gòu)建則是關(guān)鍵蛉拙，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ突嫜悖⒃O(shè)定損失函數(shù)和優(yōu)化函數(shù)浆竭，以...
發(fā)簡(jiǎn)信
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深入淺出PyTorch_3_主要組成部分
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深入淺出PyTorch_2_基礎(chǔ)知識(shí)
[toc] 張量(Tensor) 概念 幾何代數(shù)中定義的張量是基于向量和矩陣的推廣贬媒，比如我們可以將標(biāo)量視為零階張量不铆，矢量可以視為一階張量四敞，矩陣就是二階張量桐玻。 0維張量/標(biāo)量 ...
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深入淺出PyTorch_1_簡(jiǎn)介和安裝[toc] PyTorch簡(jiǎn)介 1.1.1 PyTorch的介紹 PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫的Python實(shí)現(xiàn)的...
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深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)-NFM
NFM 0.結(jié)論 NFM是FM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化嘗試 NFM用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替FM中二階隱向量交叉的操作迟螺，相比于FM冲秽，NFM的表達(dá)能力和特征交叉能力更強(qiáng) 局限性在于結(jié)構(gòu)與PNN近似，特...
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深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)-DeepFM
DeepFM 0.結(jié)論 DeepFM對(duì)W&D模型的改進(jìn)之處：用FM替代了原來Wide部分矩父，加強(qiáng)了淺層網(wǎng)絡(luò)部分的特征組合能力 DeepFM改進(jìn)之處與DeepCrossing的思...
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深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)-Wide&DeepWide & Deep 0. 結(jié)論 W&D由淺層（或單層）的Wide部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深層的Deep部分多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成锉桑，輸出層采用softmax或logistics regre...
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深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)-DeepCrossingDeepCrossing 1. 動(dòng)機(jī) 這個(gè)模型就是一個(gè)真正的把深度學(xué)習(xí)架構(gòu)應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中的模型了， 2016年由微軟提出窍株， 完整的解決了特征工程民轴、稀疏向量稠密化， 多層神經(jīng)...
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異常檢測(cè)-高維異常主要內(nèi)容包括： Feature Bagging 孤立森林 練習(xí) 1球订、引言 在實(shí)際場(chǎng)景中后裸，很多數(shù)據(jù)集都是多維度的。隨著維度的增加冒滩，數(shù)據(jù)空間的大形⑹弧（體積）會(huì)以指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，使數(shù)據(jù)...
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異常檢測(cè)-基于相似度的方法主要內(nèi)容包括： 基于距離的度量 基于密度的度量 LOF檢測(cè)樣例 1旦部、概述 ??“異称硭眩”通常是一個(gè)主觀的判斷，什么樣的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是“異呈堪耍”的容燕，需要結(jié)合業(yè)務(wù)背景和環(huán)境來具體分析確...
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異常檢測(cè)——線性相關(guān)方法主要內(nèi)容包括： 線性回歸 主成分分析 基于PCA的異常檢測(cè)實(shí)踐針對(duì)pca降維后的樣本，計(jì)算樣本之間的加權(quán)歐式距離婚度，異常點(diǎn)該距離值遠(yuǎn)大于正常點(diǎn)蘸秘。 1、引言 ??真實(shí)數(shù)據(jù)集中不同...
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異常檢測(cè)-基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法異常檢測(cè)——基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法 主要內(nèi)容包括： 高斯分布 箱線圖 1蝗茁、概述 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)的正常性做出假定醋虏。它們假定正常的數(shù)據(jù)對(duì)象由一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型產(chǎn)生，而不遵守該模型的數(shù)據(jù)是異...
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異常檢測(cè)概述1哮翘、什么是異常檢測(cè) 異常檢測(cè)（Outlier Detection）颈嚼，顧名思義，是識(shí)別與正常數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)饭寺，與預(yù)期行為差異大的數(shù)據(jù)阻课。 識(shí)別如信用卡欺詐叫挟，工業(yè)生產(chǎn)異常，網(wǎng)絡(luò)流里的...