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最新推荐文章于 2019-08-30 03:39:22 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YoYoDelphine/article/details/91406880
本文深入探讨了深度学习中关键的归一化方法，包括BatchNormalization等技术，旨在帮助读者理解如何通过归一化提升模型训练效率和性能。文章提供了详实的理论依据，并附带了相关资源链接，如《深度学习理论》幻灯片和David Silver的强化学习概述视频。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • Batch Normalization
    “An overview of normalization methods in deep learning”
    http://mlexplained.com/2018/11/30/an-overview-of-normalization-methods-in-deep-learning/
  • Theory of Deep learning (Slides)
    https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/
  • Reinforcement learning Overview by David Silver (Video)
  • http://videolectures.net/rldm2015_silver_reinforcement_learning/
论文翻译——Weighted Residuals for Very Deep Networks
b_dxac的博客
06-23 665
翻译： 最近，深度剩余网络在许多具有挑战性的计算机视觉任务中表现出了引人注目的性能。然而，原有的残差结构仍然存在一些缺陷，使得其难以在深度很深的网络上收敛。在本文中，我们引入了一个加权残差网络来解决ReLU和元素加法与深度网络初始化之间的不兼容性问题。加权残差网络能够有效地结合不同层次的残差。随着深度从100+层增加到1000+层，所提出的模型在准确性和收敛性方面都有持续的改善。加权残差网络与原始残差网络相比，计算量和GPU内存负担基本没有增加。采用投影随机梯度下降法对网络进行优化。在CIFAR-10上的
Alpha论文系列笔记（一）AlphaGo
YoYoDelphine的博客
12-20 4650
1.背景 本文主要为我本身对AlphaGo1论文的理解及解读。由于本身可能能力有限，解读不准确的地方欢迎大家指正。 符号简要说明 s : State(状态) 指代当前棋局状态，可以表示为一个19×1919 \times 1919×19 的特征平面 a : Action(动作) 指代在某一状态s下，可能采取某一动作（即将棋子下在某一个地方） A(s)A(s)A(s) :...
【Essentials of Deep Learning for Time Series Forecasting】: Tips and Advanced Applications of RNN
# Deep Learning Time Series Forecasting Essentials: Tips and Advanced Applications of RNN ...Deep learning, as a branch of the machine learning field, has become a core technology for handling
leetcode下载-Learning_Resource:一些有用的资源使用
06-29
Learning_Resource 怎样使用github？ 参考： 参考： some useful resource to use: 资源仓库： 深度学习500问： fast.ai 机器学习和深度学习中文笔记： 莫烦pytorch： 深度学习框架pytorch入门与实践： Deep ...
Evaluation Methods for Unsupervised Learning: Assessing the Performance of Clustering Algorithms
Clustering analysis is an important unsupervised learning method in the fields of data mining and machine learning. It aims to group the samples in a dataset into multiple categories based on their ...
Alpha系列论文笔记（二） AlphaGo Zero
YoYoDelphine的博客
12-22 1790
1. 背景 通过系列一对Alpha的介绍，我们已经知道了AlphaGo的大致模型内容。在2017年，论文1又基于AlphaGo提出了一个新模型AlphaGo Zero。新模型和AlphaGo的主要区别就在于，完全没有应用人类对弈数据。在AlphaGo中，人类对弈数据主要在快速策略网络和监督学习策略网络。 在论文中提到，应用人类专家数据的缺点主要有两部分：1. 很难获取可靠的专家数据；2. 系统的表...
Paper List for Generative Model
YoYoDelphine的博客
08-30 393
This blog will act as a reading list for me. If I have enough time, I will also post some summary or analysis about these papers in the future. Model Recommended git repository : https://github.com/wi...
Knowledge about Ranking Algorithms
YoYoDelphine的博客
06-13 347
1. Type Most current ranking algorithms can be divided into three main categories: pointwise, pairwise and listwise. Pointwise ranking algorithms This type of algorithms does not use any relative info...
APA多步垂直泊车与全局路径规划MPC控制算法联合仿真，开源版持续迭代更新
08-11
APA多步垂直泊车系统的仿真研究，重点探讨了Carsim与Matlab在自动泊车仿真中的联合应用。文章首先介绍了Carsim场景及车辆配置文件，展示了如何模拟车辆在不同道路条件下的行驶轨迹和碰撞风险。接着讨论了Simulink文件中的纵向逻辑控制，包括动力分配和刹车控制等。随后阐述了MPC横向控制算法文件的作用，即通过预测未来的系统状态来优化车辆的横向移动和控制。最后，文章讲解了路径规划算法及其全局规划方法，强调了基于规则和启发式的路径规划策略。文中提到的所有模型均开源，便于研究人员参考和学习。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动泊车仿真技术的研究人员，特别是那些关注路径规划和MPC控制算法的人群。目标是帮助他们掌握Carsim与Matlab联合仿真的具体实现方法，从而应用于实际项目中。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了完整的开源模型，方便读者进行实践操作和进一步研究。
基于S7-300与组态王的污水处理厂沉淀池-V型滤池自动控制系统解析
08-11
基于西门子S7-300 PLC和组态王软件的污水处理厂沉淀池-V型滤池综合控制系统的设计与实现。主要内容涵盖梯形图程序逻辑（如液位联锁控制、定时排泥、手动急停）、接线图与IO分配细节（如超声波液位计、故障信号、急停按钮等），以及组态王的画面设计（如反冲洗流程动画）。此外，还分享了一些实际应用中的经验和教训，如硬件接线注意事项、定期维护措施等。 适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和SCADA系统有研究的人士。 使用场景及目标：适用于需要理解和实施污水处理厂自动化控制系统的场合，帮助工程师掌握S7-300 PLC与组态王软件的具体应用方法，提高系统的可靠性和稳定性。 其他说明：文中提供的实例和经验有助于避免常见错误，提升项目的成功率。同时强调了硬件选型和日常维护的重要性，确保系统长期稳定运行。
基于Scrapy框架爬取知乎300万用户数据并使用Pandas进行深度分析的可视化项目-知乎用户数据爬取-用户画像分析-大V识别-数据可视化-Scrapy爬虫-Pandas数据处理.zip
08-11
基于Scrapy框架爬取知乎300万用户数据并使用Pandas进行深度分析的可视化项目_知乎用户数据爬取_用户画像分析_大V识别_数据可视化_Scrapy爬虫_Pandas数据处理.zip面试手撕代码高频题
基于Spark2x分布式计算框架的实时新闻大数据分析可视化系统-实现用户浏览日志采集与实时处理-新闻话题热度排名统计-时段流量峰值分析-新闻曝光量监控-数据可视化展示-采用Kaf.zip
08-11
基于Spark2x分布式计算框架的实时新闻大数据分析可视化系统_实现用户浏览日志采集与实时处理_新闻话题热度排名统计_时段流量峰值分析_新闻曝光量监控_数据可视化展示_采用Kaf.zip大数据实战项目
基于STM32的电磁寻迹智能车设计：HAL库与CubeMX配置及滤波算法实现
08-11
基于STM32的电磁寻迹智能车的设计与实现。主要内容涵盖硬件设计（如三叉电感阵列、PCB底板集成）、软件配置（如CubeMX配置、HAL库应用）、信号处理（如归一化算法、滤波算法）以及控制算法（如分段PID控制）。文中提供了详细的代码示例和注释，确保代码的易移植性和可读性。此外，还特别关注了电磁信号的处理，通过合理的硬件设计和软件算法，实现了对复杂环境的有效适应。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是有一定STM32开发经验的人群。 使用场景及目标：适用于希望深入了解STM32电磁寻迹智能车设计的技术人员。目标是掌握从硬件设计到软件实现的完整流程，能够独立完成类似项目。 其他说明：本文不仅提供了完整的工程代码和原理图，还包括了许多实用的设计技巧和优化方法，有助于提高实际开发效率和产品质量。
基于LabVIEW的上位监控系统：数据采集、预警报警与智能数据分析 手册
08-11
内容概要：本文介绍了基于LabVIEW的上位监控系统在工业自动化和智能化应用中的关键功能。首先，系统能够实现实时数据采集，通过与传感器和执行器的连接，收集生产过程中的各类数据（如温度、压力、流量）。其次，系统具备强大的数据保存能力，不仅将数据存储在数据库中，还能导出为常见文件格式（如CSV、Excel），便于进一步分析。第三，系统拥有预警和报警机制，在参数超出设定范围时发出警告，并记录详细的报警信息。第四，系统支持自动按时间报错功能，定期检查数据异常并记录错误信息。此外，系统还提供了手动采集数据的功能，允许用户根据需要灵活采集数据。最后，系统支持表格化显示数据，使用户能更直观地查看和分析数据。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望提升生产过程监控和数据分析能力的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实时监控和管理生产数据的企业，旨在提高生产效率和产品质量，确保生产过程的安全性和稳定性。 其他说明：文中提到的‘biye’内容不明确，可能是指特定项目或任务的一部分，具体含义需提供更多背景信息。
基于Spark和Python的社交媒体大数据分析系统-电影主创票房贡献价值评估模型-通过微博和豆瓣数据爬取分析明星效应对票房的正负面影响-使用机器学习算法量化明星与作品匹配度对购票.zip
08-11
基于Spark和Python的社交媒体大数据分析系统_电影主创票房贡献价值评估模型_通过微博和豆瓣数据爬取分析明星效应对票房的正负面影响_使用机器学习算法量化明星与作品匹配度对购票.zip计算机视觉OpenCV项目
【TiDB数据库技术】TiDB-PTCA真题解析：涵盖TSO、缓存、HTAP特性及在线DDL等核心考点的深度分析
最新发布
08-11
内容概要：本文档为《TIDB-PTCA真题2025-08版》，主要收录了关于TiDB数据库的多项选择题，涵盖了TiDB的核心概念、架构组件、功能特性及其运作原理。题目涉及的内容广泛，包括但不限于TSO的组成、TiDB Server缓存机制、TiDB Cloud数据所有权、在线DDL、HTAP特性、Raft日志复制、数据转换为key-value形式、内存悲观锁的应用、MVCC机制、GC机制、Raft与Multi-Raft、SQL解析与编译、TSO申请与分配过程、MPP功能特性、悲观锁与乐观锁的区别、集群管理和监控工具如Top SQL等。通过这些题目，读者可以全面了解TiDB数据库的工作方式和技术细节。 适用人群：适用于对TiDB数据库有一定了解并希望深入掌握其内部机制的技术人员，尤其是参与TiDB数据库运维、开发和优化工作的专业人士。 使用场景及目标：①帮助数据库管理员和开发人员理解TiDB数据库的关键技术和最佳实践；②为准备TiDB认证考试的考生提供复习资料；③为使用TiDB的企业提供技术参考，以便更好地管理和优化数据库系统。 其他说明：文档中的题目不仅考察对理论知识的理解，还涉及实际操作和性能调优等方面的知识，有助于读者全面掌握TiDB数据库的各个方面。建议读者在学习过程中结合官方文档和其他学习资源，加深对知识点的理解，并通过实践操作巩固所学内容。
C#高性能服务器开发：集成多种协议服务与高效内存管理的独立部署解决方案 · 连接池
08-11
基于C#开发的高性能服务器源代码，涵盖MVC API、HTTP、FTP、Socket、WebSocket以及大文件传输服务。所有服务均可独立部署，无需依赖如IIS等第三方工具。文中提供了具体的代码实例，展示了如何利用异步流处理、内存池（ArrayPool<byte>）、对象池（ObjectPool）等技术手段提高性能，减少垃圾回收压力。同时，针对Socket连接池管理和MVC路由处理进行了深入探讨，提出了高效的解决方案。此外，还介绍了如何将整个项目打包为Windows服务，简化部署流程。 适合人群：对C#有一定了解，希望深入了解高性能服务器开发的技术细节和最佳实践的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要构建高性能、低延迟网络应用的开发者，特别是那些关注于服务器性能优化、资源有效利用的人群。目标是在不影响功能的前提下，最大限度提升系统的吞吐量和响应速度。 阅读建议：读者可以通过研究提供的具体代码片段，理解各种技术的应用场景及其带来的性能增益。对于想要进一步探索相关领域的开发者来说，这是一个很好的起点。
Learning a Hierarchical Embedding Model for Personalized Product Search.
12-26
### Hierarchical Embedding Model for Personalized Product Search In machine learning, hierarchical embedding models aim to capture the intricate relationships between products and user preferences by organizing items within a structured hierarchy. This approach facilitates more accurate recommendations and search results tailored specifically towards individual users' needs. A hierarchical embedding model typically involves constructing embeddings that represent both product features and their positions within a category tree or other organizational structures[^1]. For personalized product searches, this means not only capturing direct attributes of each item but also understanding how these relate across different levels of abstraction—from specific brands up through broader categories like electronics or clothing. To train such models effectively: - **Data Preparation**: Collect data on user interactions with various products along with metadata describing those goods (e.g., price range, brand name). Additionally, gather information about any existing hierarchies used in categorizing merchandise. - **Model Architecture Design**: Choose an appropriate neural network architecture capable of processing multi-level inputs while maintaining computational efficiency during training sessions. Techniques from contrastive learning can be particularly useful here as they allow systems to learn meaningful representations even when labels are scarce or noisy[^3]. - **Objective Function Formulation**: Define loss functions aimed at optimizing performance metrics relevant for ranking tasks; minimizing negative log-likelihood serves well as it encourages correct predictions over incorrect ones[^4]. Here’s a simplified example using Python code snippet demonstrating part of what might go into building one aspect of this kind of system—learning embeddings based off some hypothetical dataset containing customer reviews alongside associated product IDs: ```python import torch from torch import nn class HierarchicalEmbedder(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim=100): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) def forward(self, x): return self.embedding(x) # Example usage: vocab_size = 5000 # Number of unique words/products embeddings_model = HierarchicalEmbedder(vocab_size) input_tensor = torch.LongTensor([i for i in range(10)]) # Simulated input indices output_embeddings = embeddings_model(input_tensor) print(output_embeddings.shape) # Should output something similar to "torch.Size([10, 100])" ``` This script initializes a simple PyTorch module designed to generate fixed-size vector outputs corresponding to given integer keys representing either textual tokens found within review texts or numeric identifiers assigned uniquely per catalog entry.
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