深度学习推送

最新推荐文章于 2024-11-14 12:26:46 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-14 12:26:46 发布 · 836 阅读 · 3 ·
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1.深度学习的可解释性：https://github.com/pbiecek/xai_resources

2.来自机器之心：解读阿里巴巴大规模图表征学习框架Euler: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650761055&idx=3&sn=c11ff5dfe0ad32ac2f56e995ec897f63&chksm=871aa321b06d2a371488ccad798fe5473fe2e40f7e74eaca432a55b7e71b1fe3e50c86878492&scene=0&xtrack=1&key=90cb886f1cc7938cf34d1390b0ba7acb4b79942006aef4ea338d0ac140814c81b217a1eba220d6f39afafbd7329bdf23eda822aa6eb609913f32a1acb129ba5efad3365e7487b424cf6fbd434e40a264&ascene=1&uin=MjIwNzU2ODIxNA%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=zh_CN&pass_ticket=pVvIx3USo5oWuV700mvCCcr689wbMF85TcFLgBrOMkzx0dGSbni3lzXYCiO%2FuxQA

3.18个python高效编程技巧（来自Python二三事与机器学习算法）：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDk0MjA4NA==&mid=2247484077&idx=2&sn=23917dabafa1e6322a18a94952630eb0&chksm=fb30c8c6cc4741d0aa270b67bf3c1786cd0f8bdcd0f1a38ceaa012a427164eedbb425c101731&scene=0&xtrack=1&key=90cb886f1cc7938cb735e15aa21bc8c0a36cb01adfd36476d6bfd17c108903c88f9c1d0597cfc13d1a136615e5d1b7edb96963eeebe008903561078ce947270e8cd77a759f229f1c5650e2a426dd6257&ascene=1&uin=MjIwNzU2ODIxNA%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=zh_CN&pass_ticket=pVvIx3USo5oWuV700mvCCcr689wbMF85TcFLgBrOMkzx0dGSbni3lzXYCiO%2FuxQA

4.github上 star 1w的机器学习资源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDk0MjA4NA==&mid=2247484075&idx=1&sn=15eca928999cf657a5c816b835050929&chksm=fb30c8c0cc4741d6cc0e126cf516636dcfd7ce4a5368ce157c0373ffe7f7789d057a70998e94&scene=0&xtrack=1#rd

5.机器学习三种优化算法：

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247504645&idx=4&sn=bd7644e3897019715ad78214ffe95c29&chksm=e99ee0fcdee969ea61043b41e63e04ba646b5952dcd48f5523b266502078e949702c0f984c69&scene=0&xtrack=1#rd

 

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深度学习知识点全面总结
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01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
强化学习及Python代码示例
u011649885的专栏
07-18 2万+
1、什么是强化学习？ Reinforcement learning是机器学习里面的一个分支。它善于控制一个能够在某个环境下自主行动的智能体，通过和环境之间的互动，而不断改进它的行为。 2、强化学习的应用领域 可以应用到游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统、自然语言处理上。 3、强化学习的组成部分 1、智能体（Agent）： 2、动作(Action): 3、状态(State):
推送学习
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11-26 837
主要记录下自己的学习过程，及过程中遇到的难点、疑惑点、遇到的问题      学习博客网址：        http://blog.youkuaiyun.com/showhilllee/article/details/8631734    1、 中间遇到的错误：  // Open a connection to the APNS server $fp = stream_socket_client(
大数据项目|基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
znzbs的博客
09-21 1136
本文首先实现了学习资源推送管理技术的发展，随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的语言和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制作和数据库查询构造设计，依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、流程表和E-R图。其次进行设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。
深度学习——是否收集更多的数据
MIT_sword的博客
10-19 511
深度学习中决定是否收集更多的数据时可考虑如下： 1.建立第一个端到端的系统后，就可以度量算法的性能并决定如何改进算法 很多新手忍不住尝试很多不同的算法来改进 实际上，收集更多的数据往往比改进学习算法要有用的多 2.决定是否需要收集更多数据的标准： 首先：确定训练集上的性能可否接受。如果模型在训练集上的性能就很差，那么没必要收集更多的数据。 此时可以尝试增加更多的网络层 或者每层增加更多的隐单元从而...
深度学习推荐系统的工程实现
最新发布
a_blade_of_grass的博客
11-14 1275
之前章节主要从理论和算法层面介绍了推荐系统的关键思想。但算法和模型终究只是“好酒”，还需要用合适的“容器”盛载才能呈现出最好的味道，这里的“容器”指的就是实现推荐系统的工程平台。数据部分和模型部分。数据部分主要指推荐系统所需数据流的相关工程实现；模型部分指的是推荐模型的相关工程实现，根据模型应用阶段的不同，可进一步分为离线训练部分和线上服务部分。根据推荐系统整体的工程架构，本章的主要内容可以分为以下三大部分：（1）推荐系统的数据流。
基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
laoman456的博客
04-09 1474
本文首先实现了学习资源推送管理技术的发展，随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的语言和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制作和数据库查询构造设计，依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、流程表和E-R图。其次进行设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。：B/S模式、Python、学习资源目 录1绪论1.1项目研究的背景。
基于深度学习的精准营销推送算法设计与仿真.pdf
08-18
针对这一挑战，本文深入研究了基于深度学习技术的精准营销推送算法，旨在改善用户画像模型的构建，提高精准营销推送的有效性。 首先，深度学习技术在数据处理和模式识别方面表现突出，因此被广泛应用于用户画像模型...
基于深度学习的CVE EXP预测和自动化推送.zip
02-18
在本项目"基于深度学习的CVE EXP预测和自动化推送.zip"中，我们关注的是利用人工智能，特别是深度学习技术，来预测计算机安全中的漏洞利用（CVE，Common Vulnerabilities and Exposures）并实现自动化推送。...
毕设&课程作业_基于深度学习的CVE EXP预测和自动化推送.zip
01-16
"毕设&课程作业_基于深度学习的CVE EXP预测和自动化推送"这一标题揭示了项目的核心内容，涉及到的是一个毕业设计或课程作业项目，它使用深度学习技术来预测CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，即公共漏洞和...
机器学习—— 基于深度学习的推荐系统的实现
Coldplay
09-07 1万+
一.问题描述 比赛页面：http://lab.toutiao.com/index.php/2016/08/05/2016-byte-cup.html 任务 参赛队伍利用给定的头条问答数据（包括专家标签、问题数据以及问题分发数据，详见数据描述部分），进行针对问题的专家挖掘。给定若干问题，参赛者需要预测哪些专家更有可能回答这些问题。具体的，针对每个问题和一位候选专家，参赛者需要根据计算该专家回答
基于深度学习的推荐系统
Herr-的博客
01-06 3万+
其实这篇文章读了很久了，不过一直没时间作总结。总算考完试了，再重新看一下~~ 这篇文章最开始来源于在微信公众号“机器之心”中无意中看到的论文：Deep Learing based Recommender System：A Survey and New Perspectives ACMJ.Comput.Cult.Herit.,Vol.1,No.1,Article35.Publication da
YouTube深度学习视频推荐系统
星辰的博客
09-16 1177
YouTube推荐系统架构是经典的两级模型——召回、精排模型。第一级用候选集生成模型完成候选视频的快速筛选，在这一步，候选视频集合由百万量级降至几百量级。这相当于经典推荐系统架构中的召回层。第二级用排序模型(Ranking Model)完成几百个候选视频的精排。这相当于经典推荐系统架构中的排序层。
深度学习总结（一）各种优化算法
qq_23269761的博客
07-03 5万+
参考博文： 码农王小呆：https://blog.youkuaiyun.com/manong_wxd/article/details/78735439 深度学习最全优化方法总结： https://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52302426 超级详细每个算法的讲解，可参考： https://blog.youkuaiyun.com/tsyccnh/articl...
【NLP】新闻文本分类---深度学习方法
heanglaxinyi的博客
07-31 1177
【NLP】新闻文本分类---深度学习方法文本表示方法词向量Skip-grams原理和网络结构Skip-grams过程Skip-grams训练Word pairs and "phases"对高频词抽样基于TextCNN、TextRNN的文本表示TextCNN模型搭建前向传播TextRNN模型搭建前向传播使用HAN用于文本分类 文本表示方法 词向量 本节通过word2vec学习词向量。word2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我们选取一个上下文窗口和一个中心词，并
深度学习中的数据增强（data augmentation）
tiandd12的博客
04-27 6607
直接上代码：#encoding:utf-8 ''' tf 参考链接 ：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/image 增加数据量，减轻过拟合，增强模型的泛化能力 在预测时也可以使用 ''' import numpy as np import os import math import tensorflow as tf from skimag...
深度学习数据集
小小何先生的学习之旅
09-16 7462
大学公开数据集 (Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】 http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/ 人脸素描数据集【CUHK】 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/facesketch.html 自然语言推理(文本蕴含标记)数据集【NYU】 https://www.ny...
深度学习中的数据增强
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Glory 的 博客
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关于计算机视觉领域数据增强的一些常用的方法 为什么需要数据增强 ： 一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多 数据增强的作用 ： 增加训练的数据量，提高模型的泛化能力 增加噪声数据，提升模型的鲁棒性 如何获得大量的数据 ： 一种方法是获得新的数...
深度学习数据预处理
MIT_sword的博客
10-16 919
深度学习数据预处理 1.常见数据预处理方式：（红色的线指出各维度的数值范围） data_process1 均值减法：对数据中每个独立特征减去均值，集合上理解为：在每个维度上，都将数据云的中心迁移到原点 归一化：将所有维度都做归一化： 第一种做法：先对数据做零中心化处理，然后每个维度都除以标准差 第二种做法：每个维度都做归一化，使得每个维度最大和最小值都是 1 和 -1 PCA 降维：取得数据的主成...
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