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  • 如何保持分類模型具有類內聚斂笛坦、類間分離的特性峭拘?

    sofmax loss softmax loss是最常用的組件之一勋篓,但是缺乏鼓勵特征更具辨識性婆跑,這種廣泛使用的損失對模型的優(yōu)化效果是有限的此熬。 Modify-softmax 我...

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    KDD2018精選(4)有監(jiān)督矩陣完備化的主動特征獲取

    1. 原文:Active Feature Acquisition with Supervised Matrix Completion 作者來自南航犀忱、理研和東大 關鍵詞:主動...

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    KDD2018精選(3)用引導特征反演解釋基于DNN的預測

    1. 原文:Towards Explanation of DNN-based Prediction with Guided Feature Inversion 作者來自德州...

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    KDD2018精選(2)TFLid:基于特征子圖同構的遷移學習

    1. 原文:TransferLearning via Feature Isomorphism Discovery 作者來自港科大和上交大 關鍵詞:遷移學習;跨語種扶关;子圖同構...

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    從零開始用Python搭建超級簡單的點擊率預估模型

    0.前言 本篇是一個基礎機器學習入門篇文章,幫助我們熟悉機器學習中的神經網絡結構與使用铜异。日常中習慣于使用Python各種成熟的機器學習工具包哥倔,例如sklearn、Tensor...

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    KDD2017精選(1)如何篩選特征

    來自:Feature Selection: A Data Perspective 目的: 相對于算法本身的改進,特征工程往往對效果有更直接的提升董瞻。特征工程以降維為手段寞蚌,重點解...

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    綜述:深度學習算法在FAQ中的應用(三)

    CSRAN 本文介紹論文《Co-Stack Residual Affinity Networks with Multi-level Attention Refinement ...

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    KDD2018精選(1)贏家詛咒:AB測試的特征偏誤估計

    Winner’s Curse: Bias Estimation for Total Effects of Features in Online Controlled Expe...

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