發(fā)簡(jiǎn)信
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深度學(xué)習(xí)-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(lái)的訓(xùn)練的不同 ,,，導(dǎo)數(shù) 對(duì)比前兩列张肾，最大的不同在,使用交叉熵的模型少乘了一個(gè),而往往是很小的(只在0附近比較大)前痘，...
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深度學(xué)習(xí)-RNN-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1纫塌，結(jié)構(gòu) 輸入層桶良，它通過(guò)一組連接權(quán)重接入狀態(tài)層嗜侮。變成 隱藏層，它就厲害了淡喜。他有兩個(gè)輸入秕磷，一是輸入層，二是上一個(gè)自己炼团。再通過(guò)激活函數(shù)變成所以澎嚣，RN...
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深度學(xué)習(xí)-激活函數(shù)與優(yōu)化器
1，激活函數(shù) 具體激活函數(shù)參見(jiàn)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(jī)制attention機(jī)制是個(gè)坑瘟芝。要明白attention機(jī)制易桃，首先要明白seq2seq要明白seq2sql，首先要明白R(shí)NN要明白R(shí)NN锌俱，首先要明...
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深度學(xué)習(xí)-前向傳播與反向傳播概述 對(duì)于全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)晤郑，其結(jié)構(gòu)看似復(fù)雜， 其實(shí)只是簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)的不斷重復(fù)。這里的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)就是sigmoid函數(shù)即LR:對(duì)于 有 和 ...
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推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-DCN-CIN-xDeepFM一個(gè)總結(jié)https://www.cnblogs.com/xianbin7/p/10661572.html 特征交叉的 元素級(jí)bit-wise V...
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推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-DeepFM等DNN模型概述 關(guān)鍵詞：特征組合LR：缺乏特征組合能力造寝，需人工做特征工程GBDT+LR：特種組合能力不強(qiáng)磕洪，對(duì)高維的稀疏特征應(yīng)對(duì)乏力FM：具有較強(qiáng)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(diǎn)和灰點(diǎn)，表示稀疏離散特征匹舞。第二層表示對(duì)稀疏離散特征embedding后的稠密特征向量。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的加入线脚，是為了彌補(bǔ)LR難以實(shí)現(xiàn)特征組合的缺點(diǎn)赐稽。 LR LR作為一個(gè)線性模型，以概率形式輸出結(jié)果浑侥，在工業(yè)上得到了十分廣泛的應(yīng)用姊舵。其具...