1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性,而矩阵分解(MF)可以捕捉到用户-项目之间的相互作用. 为了克服基于CF方法的这些困难,我们提出了一种新的深层学习方法,主要分为两个阶段:①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测. 在初始阶段,对应的低维向量的用户和项目单独学习,获得用户–用户和项目–项目相关的语…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

Bengio, LeCun, Jordan, Hinton, Schmidhuber, Ng, de Freitas and OpenAI have done reddit AMA's.  These are nice places to start to get a Zeitgeist of the field.   Hinton and Ng lectures at Coursera, UFLDL, CS224d and CS231n at Stanford, the deep learni…

Image Registration is a fundamental step in Computer Vision. In this article, we present OpenCV feature-based methods before diving into Deep Learning. What is Image Registration? Image registration is the process of transforming different images of…

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map…

深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Sequential_Data_Abstraction_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 自动数据抽象是基准机器智能和支持摘要应用的重要功能.在前者中,一个问题是机器是否能够"理解"输入数…

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…

该论文是深度学习领域的经典之作,因为自从Alex Krizhevsky提出AlexNet并使用GPUs大幅提升训练的效率之后,深度学习在图像识别等领域掀起了研究使用的热潮.在论文中,作者训练了一个含有 60 million个参数和650000个神经元的深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010中1.2million个高分辨率彩色图像进行分类,最终取得出色的结果.在论文中作者详细描述了网络架构以及训练过 程,同时作者也对Alex网络中的一些特点及创新之处进行了介绍.下面我会记录下阅读…

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

主要内容: Spotify是个类似酷我音乐的音乐站点.做个性化音乐推荐和音乐消费.作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐. 详细内容: 1. 协同过滤 基本原理:某两个用户听的歌曲都差点儿相同,说明这两个用户听歌的兴趣.品味类似.某两个歌曲,被同一群人听,说明这两个歌曲风格类似. 缺点: (1)没有利用歌曲本身的特征(信息) (2)无法对"层级"的item进行处理,对于歌曲来说,这样的层级关系体如今:专辑-主打歌-副歌,上面,这几种因素并非同等重要的 (3)冷启动问…

Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Systems for Enterprise Knowledge Workers – Authors: C Verma, M Hart, S Bhatkar, A Parker (2016) Multi-modal learning for video recommendation based on mobile…

Recommender Systems with Deep Learning Alessandro:ADAAlessandro Suglia, Claudio Greco, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro:A Deep Architecture for Content-based Recommendations Exploiting Recurrent Neural Networks. UMAP 2…

论文: 本文主要贡献: 1.提出了一种新的采样策略,使网络在少数的epoch迭代中,接触百万量级的训练样本: 2.基于局部图像块匹配问题,强调度量描述子的相对距离: 3.在中间特征图上加入额外的监督: 4.描述符的紧实性. 基于CNN的局部图像块匹配方法可以分为两类:一是,作为二分类问题,不存在明确的特征描述子概念,好处是准确率相对第二类高很多,但可移植性能差:二是,CNN输出学习的图像块描述子,没有度量学习层,好处是可以作为以前的很多基于手工描述子方法应用的直接替代. A.网络框架: 左边是输…

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授…

雷锋网 - 2016 | 人工智能在深度学习领域的前世今生(原文链接) Deep Learning - DL,深度学习是机器学习的一种. 深度学习最重要的作用:表示学习 深度学习实践的四个关键要素 计算能力 算法 数据 应用场景 卷积神经网络(CNN) 最著名的深度学习模型. 参考: :…

http://www.52nlp.cn/%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Enlp%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%AE%B2%E8%AF%8D%E7%AA%97%E5%8F%A3%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%92%8C%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第四讲:词窗口分类和神经网络 3条回复 斯…

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 关于机器学习的未来 技术上:一定是能有效利用GPU等…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很…

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战 0.8012018.05.19 16:17:18字数 2068阅读 22568 推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践:https://www.…