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。
2023-02-08 23:45:32 1.12MB Recommendati
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Array Networks
2023-02-08 22:12:46 489KB array
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Neural Networks And Learning Machine(神经网络与学习机),神经网络经典名著
2023-02-03 13:34:09 13.71MB 神经网络 Neural Networks
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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(
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一本好用的书,ppp理论的基础,网络性能等分析。非常有用
2023-01-09 15:44:01 1.99MB PPP基础
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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
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machine-learning-ex4(编程作业:Neural Networks Learning,程序运行结果正确)
2023-01-05 18:46:43 15.3MB 机器学习
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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
2023-01-02 22:03:40 206KB Memristor
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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
2022-12-31 14:26:56 5.21MB 人工智能 深度学习 Python tensorflow
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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
2022-12-31 14:26:54 5.09MB 人工智能 深度学习 python tensorflow
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