根据用户的一些特征数据,如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量.广告的精准性等都是极好的. 机器学习方法有很多,而且一般都可以达到不错的效果,比如svm或神经网络等. 本文使用的代码参考——<TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别> 但原文代码已经无法直接跑起来,对于最新的TensorFlow需要酌情调整部分参数和函数名等,根据报错调整即可比较容易,文末我也可以考虑放出自己的代码,看心情吧 O(∩_∩)O~ 下面我们开始一步步剖析原文中用到的word embedding方法:…

这学期为数不多的精读论文中基本上都涉及到了Embedding这个概念,下面结合自己的理解和查阅的资料对这个概念进行一下梳理. ======================================================== 首先了解one-hot(独热)编码 在机器学习算法中,会遇到很多分类的特征,比如颜色中的红橙黄绿.国籍.性别等,这些特征值都是离散的,但是要用算法实现的话,要对这些特征进行特征数字化处理. 也就是对这些特征进行数字化编码,比如把颜色中的红橙黄绿对应为[0,1,…

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目.首先讲了下用户.广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已.平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题.因为Youtube深度学习推荐系统是基于Embedding做的,所以第二部分讲了下Embed…

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽…

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示…

深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network  2018-02-01  15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation…

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些…

一.命令式编程(imperative)和符号式编程(symblic) 命令式: import numpy as np a = np.ones(10) b = np.ones(10) * 2 c = b * a d = c + 1 当程序执行到 c=b∗a时,代码开始做对应的数值计算. 符号式编程于此不同,需要先给出一个函数的定义(可能十分复杂).当我们定义这个函数时,并不会做真正的数值计算.这类函数的定义中使用数值占位符.当给定真正的输入后,才会对这个函数进行编译计算. 符号式编程: 上面的例子…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…