youtube 代表了目前规模最大、最复杂的工业推荐系统之一。在这篇文章里，我们从系统的角度上重点讲述深度学习带来的巨大效果提升。根据经典的信息检索二分法，本文分为2阶段：首先，我们详细描述了一个候选集生成模型和一个深度排序模型。然后，我们还提供了一些从设计、迭代和维护庞大用户量的推荐系统中得到的实战经验和见解。

Neural Networks And Learning Machine(神经网络与学习机)，神经网络经典名著

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

HiAGM：层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器，用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes（《纽约时报》）和WoS（Web of Science）的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成： config：配置文件（json格式） 数据：数据目录，可以在配置文件中更改（带有示例数据） data_modules：数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手：配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型：StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga

machine-learning-ex4（编程作业：Neural Networks Learning，程序运行结果正确）

基于忆阻神经网络的联想记忆，曾志刚，温世平，本文研究了基于忆阻神经网络的联想记忆。根据忆阻器二极模型的阻值的可变性，提出一种带有非对称电压阈值一维电压控制模型。由于

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。

Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Keras CNN Model from keras.applications.densenet import DenseNet169 # Import ClassifierCNN class from Classifier import ClassifierCNN # Instantiate clas