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1 一文综述所有用于推荐系统深度学习方法
2018年01月17 - 及其之间的历史性互动。 本文旨在为近期推动推荐系统研究的基于深度学习推荐方法提供一份综述评论。同时提出一种基于深度学习推荐模型的分类体系(taxonomy),用于对那些被调查的文章进行分类。在分析回顾相关工作成果的基础上我们发现了尚待解决的问题,潜在的解决方案也将被讨论
2 一文综述用于推荐系统所有深度学习方法
2018年06月14 - 研究的基于深度学习推荐方法提供一份综述评论。同时提出一种基于深度学习推荐模型的分类体系(taxonomy),用于对那些被调查的文章进行分类。在分析回顾相关工作成果的基础上我们发现了尚待解决的问题,潜在的解决方案也将被讨论。 二维分类方法与定性分析: 图 1:基于深度学习推荐系统分类的二维体系
3 推荐 | 一文读懂深度学习与机器学习的差异
2017年11月21 - 。 你将如何使用机器学习解决以下问题? 你如何使用深度学习解决以下问题? 结论:哪种方法是更好的? 场景1 你必须建立一个用于自动驾驶车辆的软件组件。你构建的系统应该从相机中获取原始像素数据,并预测你应该引导车轮的角度是多少。 场景2 给定一个人
4 入门 | 一文简述深度学习优化方法——梯度下降
2019年01月07 - http://www.sohu.com/a/241298990_129720 本文是一篇关于深度学习优化方法——梯度下降的介绍性文章。作者通过长长的博,简单介绍了梯度下降的概念、优势以及两大挑战。文中还配有大量生动形象的三维图像,有兴趣的亲了解一下? 从很大程度上来说,深度学习
5 浅谈Opencv学习方法综述
2013年07月03 - 时光飞逝,从事opencv相关工作也有1年半载了,在这段时间里收获了一些,在这里就写写怎样在初级阶段开始着手于opencv的学习。首先推荐个博客,这里面都有opencv的学习教程,博主基本上把重要的opencv程序给跑了一遍,并且对于安装调试都有介绍;地址:http
6 一文读懂深度学习,将深度学习拉下神坛
2018年06月06 - 的,拿图片识别举例,就是要在图片X和类别Y建立映射关系的到Y=F(X)就是要解出这个函数表达式。所有深度学习都是要做这个. 这么介绍深度学习,你肯定懂了吧! 2.怎么解出这个表达式 我们以前肯定做过这样的初中数学题:已知二次函数y=a*x^2+b*x+c,经过坐标(-1,1)(0,1
7 一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
2017年12月25 - 论文,而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中,卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络(CNN)这种由生物启发而诞生的网络,它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征,因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类
8 基于深度学习推荐系统
2018年01月06 - ,以发现数据的分布式特征表示。目前已应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等诸多方面。同时,目前的研究已经证明其可以用于检索和推荐任务中。 将深度学习用于推荐系统中,由于其最先进的性能和高质量的建议,正在得到发展。与传统的推荐模式相比,深度学习可以更好地理解用户的需求,项目的特点以及它们之间的历史交互
9 资源 | 一文读懂深度学习(附学习资源)
2017年11月30 - 予它一组输入后,它使我们能够训练AI来预测结果。监督学习和非监督学习都能够用来训练AI。 我们将通过建立一个假设的机票价格预估系统来阐述深度学习是如何运作的。我们将应用监督学习方法来训练它。 我们想要该机票价格预估系统基于下列输入来进行预测(为了简洁,我们除去了返程
10 一文读懂深度学习与机器学习的差异
2017年10月26 - 我们的预测系统:我们的任务是确定可能产生飓风的气象条件。性能P是在系统所有给定的条件下有多少次正确预测飓风。经验E是我们的系统的迭代次数。 什么是深度学习? 深度学习的概念并不新颖。它已经存在好几年了。但伴随着现有的所有的炒作,深度学习越来越受到重视。正如我们在机器学习中所做的那样,先来看看深度学习的官方

 
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