随笔分类 -  深度学习

L1和L2正则
摘要：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 阅读全文
posted @ 2018-07-03 11:45 7岁 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
神经网络，机器学习公开课
摘要：http://t.cn/RhjgPkv 密码: oppc http://www.52nlp.cn 阅读全文
posted @ 2018-02-01 18:03 7岁 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)
一文综述所有用于推荐系统的深度学习方法
摘要：转载 在信息泛滥的时代，如何快速高效地萃取出有价值信息成为人们的当务之急，传统的推荐系统由此应运而生；而在诸多领域硕果累累的深度学习也被应用于推荐系统，为后者注入新的动力。机器之心编译的这篇论文，对深度学习在推荐系统中的应用现状作了综述性调研，以期进一步推动推荐系统研究的进展；对于发现的新问题，文中 阅读全文
posted @ 2018-01-17 15:23 7岁 阅读(2755) 评论(0) 推荐(0)
深度学习在推荐系统上的应用
摘要：转载于携程技术团队 近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hyb 阅读全文
posted @ 2018-01-15 19:34 7岁 阅读(3184) 评论(0) 推荐(0)
神经网络之dropout层
摘要：一：引言 因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在测试数据上 阅读全文
posted @ 2017-05-08 14:36 7岁 阅读(17181) 评论(1) 推荐(1)
神经网络之激活函数
摘要：http://blog.csdn.net/whiup/article/details/52276110 1. sigmoid激活函数 sigmoid将一个实数输入映射到[0,1]范围内，如下图（左）所示。使用sigmoid作为激活函数存在以下几个问题： 梯度饱和。当函数激活值接近于0或者1时，函数的 阅读全文
posted @ 2017-05-07 10:58 7岁 阅读(499) 评论(0) 推荐(0)
神经网络之全连接层
摘要：传送门 阅读全文
posted @ 2017-05-06 21:16 7岁 阅读(287) 评论(0) 推荐(0)
深度学习问题总汇
摘要：1.为什么在训练神经网络之前，要对输入数据做归一化处理？ 神经网络学习过程的本质是为了学习数据的分布，一方面一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也降低。另一方面一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的 阅读全文
posted @ 2017-05-06 09:44 7岁 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)
神经网络之 Batch Normalization
摘要：知乎 csdn Batch Normalization 学习笔记 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者：hjimce 一、背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Nor 阅读全文
posted @ 2017-05-05 16:59 7岁 阅读(736) 评论(0) 推荐(0)
深度学习之循环神经网络RNN
摘要：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251 阅读全文
posted @ 2017-04-09 21:00 7岁 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)