derder的博客

多任务学习-Multitask Learning概述

梯度消失和梯度爆炸参考文献：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/ML-intro/LSTM/想像现在有这样一个 RNN, 他的输入值是一句话: ‘我今天要做红烧排骨, 首先要准备排骨, 然后…., 最后美味的一道菜就出锅了’, shua ~ 说着说着就流口水了. 现在请 RNN 来分析, 我今天做的到底是什么菜呢. RNN可能会给出“辣子鸡”这个答案. 由于判断失误, RNN就要开始学习 这个长序列 X 和 ‘红烧排骨’ 的关系 , 而RNN需

BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 隐式反馈数据介绍2.3.1 隐式反馈数据的特点2.3.2 隐式反馈数据的处理方式三、BPR算法概述3.1 BPR算法基本概念3.2 BPR算法相关定义3.3 BPR建模思路一、问题导入在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推

神经网络1.简介（什么是神经网络）2.单层神经网络与多层神经网络2.1单层神经网络2.1.1如何将数据传入神经网络中（数据输入）2.2双层神经网络2.3多层神经网络3.激活函数4.前向传播5.*反向传播5.1构造误差函数5.2参数更新6.代码简单实现1.简介（什么是神经网络）神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。人工神经网络（Artificial Neural Netwo