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.…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可…

1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b: 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于"是" 和 "否" 的回答,这就类似于二元分类的问题. 1.2逻辑回归实现(sigmoid): 在逻辑回归算法中,我们常使用的激活函数是Sigmoid函数,他能够将数据映射到 0 到 1 之间,并且…

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明:我们将在每周一,周四,周日定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmo…

讲授玻尔兹曼分布.玻尔兹曼机的网络结构.实际应用.训练算法.深度玻尔兹曼机等.受限玻尔兹曼机(RBM)是一种概率型的神经网络.和其他神经网络的区别:神经网络的输出是确定的,而RBM的神经元的输出值是不确定的,以某种概率取到某一个值.以另一种概率取到另一个值,神经元的输出值.各个神经元的输入值服从某种概率分布,所有神经元的输出值服从玻尔兹曼分布. 大纲: 玻尔兹曼分布 网络结构 计算隐藏单元的值 用于特征提取 训练算法 深度玻尔兹曼机 本集总结 玻尔兹曼分布: 玻尔兹曼分布是统计物理中的一种概率分…

博主根据自身多年的深度学习算法研发经验,整理分享以下十条必知. 含参考资料链接,部分附上相关代码实现. 独乐乐不如众乐乐,希望对各位看客有所帮助. 待回头有时间再展开细节说一说深度学习里的那些道道. 有什么技术需求需要有偿解决的也可以邮件或者QQ联系博主. 邮箱QQ同ID:gaozhihan@vip.qq.com 当然除了这十条,肯定还有其他"必知", 欢迎评论分享更多,这里只是暂时拟定的十条,别较真哈. 主要学习其中的思路,切记,以下思路在个别场景并不适用 . 1.数据回流 [190…

sigmoid: Relu: 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同?主要是因为它们gradient特性不同. 1.sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓,接近于0,很容易造成vanishing gradient的问题,减缓收敛速度.vanishing gradient在网络层数多的时候尤其明显,是加深网络结构的主要障碍之一.相反,Relu的gradient大多数情况下是常数,有助于解决深层网络的收敛问题. 2.Relu的另一个优势是在生物上的合理性,它…

常见的激活函数有sigmoid.tanh和relu三种非线性函数,其数学表达式分别为: sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) relu: y = max(0, x) 其代码实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def tanh(x): return (np.e…