本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,

一步步教你轻松学KNN模型算法( 白宁超 2018年7月24日08:52:16 ) 导读:机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法,既可以做聚类又可以做分类使用.本文通过一个模拟的实际案例进行讲解.整个流程包括:采集数据.数据格式化处理.数据分析.数据归一化处理.构造算法模型.评估算法模型和算法模型的应用.(本文原创,转载必须注明出处: 一步步教你轻松学KNN模型算法) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学习:一步步教你轻松学

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

算法:输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点.<剑指offer> 思路加到注释里面了: 1:两个if判断是否返回值为空,首个为空,没有第k个值: 2:for循环找到倒数第k个值,返回为answer,也就是第count-k /** * @Author liguo * @Description 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点. * @Data 2018-08-12 23:40 */ /* public class ListNode { int val; ListNode next =

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模

为了简化开发的工作量,也方便编辑快速操作,决定将后台进行重新设置.配合dedecms内容模型实现后台输入栏目id前端输出文章列表,这样制作科室专题页也变快了很多.比如,我们添加一个“科室专家栏目id”的字段zjid,那么我们可以通过下面的代码来进行调用 {dede:arclist addfields='zjid' row='1' channelid='24' } [field:zjid runphp="yes"] global $dsql; $sql="SELECT dede

整体思路: 阅读caffe数据输入层各个类之间的继承关系,确定当前类需要继承的父类以及所需参数的设置. 编写zzq_data.cpp 在layer_factory.cpp中完成注册: 在caffe.proto中声明参数类型; 编译. 继承关系: 继承自基类的成员变量: protected: Blob<Dtype> prefetch_data_; Blob<Dtype> prefetch_label_; Blob<Dtype> transformed_data_; 用于保

Effective STL 学习笔记 Item 34: 了解哪些算法希望输入有序数据 */--> div.org-src-container { font-size: 85%; font-family: monospace; } pre.src { background-color:#f8f4d7 } p {font-size: 15px} li {font-size: 15px} 有些个算法对有序的和无序的数据都能应用,但多数情况下,他们在输入数据有序时才最有用. 下列算法要求输入数据必须有序

TCP/IP四层协议模型与ISO七层模型 在世界上各地,各种各样的电脑运行着各自不同的操作系统为大家服务,这些电脑在表达同一种信息的时候所使用的方法是千差万别.就好像圣经中上帝打乱了各地人的口音,让他们无法合作一样.计算机使用者意识到,计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用.只有把它们联合起来,电脑才会发挥出它最大的潜力.于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起. 但是简单的连到一起是远远不够的,就好像语言不同的两个人互相见了面,完全不能交流信息.因而他们需要定义一些共通的东西来进行交流,T

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的: 输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数 隐层: 默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大

JS中通过LayUI弹出文本输入层,多个按钮回调: 如图所示,输入文本后点击通过/不通过按钮回调获取输入文本值的实现: 实现JS: layer.prompt({ formType: 2, // 弹出文本层类型 title: '请输入值', // 标题 value:'', // 可以设置文本默认值 area: ['500px', '150px'], // 设置弹出层大小 btn: ['通过', '不通过','取消'], // 自定义设置多个按钮 btn2: function(index, elem

目录 因特网5层模型及7层OSI参考模型 分层的体系结构: 应用层(软件) 运输层(软件) 网络层(硬件软件混合) 链路层(硬件) 物理层(硬件) OSI模型 表示层 会话层 封装 因特网5层模型及7层OSI参考模型 在因特网中,涉及两个或多个远程通信实体的所有活动都受协议的制约. 分层的体系结构: 为了给网络协议的设计提供一个结构,网络设计者以分层的方式组织协议和实现协议的硬件和软件.且每一层具有地协议被称为协议栈(protocol stack).因特网地协议栈由五个层次组成,自顶向下(top

什么是LOD LOD也称为层次细节模型,是一种实时三维计算机图形技术,最先由Clark于1976年提出,其工作原理是: 视点离物体近时,能观察到的模型细节丰富:视点远离模型时,观察到的细节逐渐模糊.系统绘图程序根据一定的判断条件,选择相应的细节进行显示,从而避免了因绘制那些意义相对不大的细节而造成的时间浪费,同时有效地协调了画面连续性与模型分辨率的关系. 示例图: 地形LOD模型算法 地形里面的LOD算法可以分为:非连续LOD模型.连续LOD模型以及节点LOD模型. 非连续LOD模型:它实质上保

虽然网上的文章对BiLSTM-CRF模型介绍的文章有很多,但是一般对CRF层的解读比较少. 于是决定,写一系列专门用来解读BiLSTM-CRF模型中的CRF层的文章. 我是用英文写的,发表在了github pages上. 如果文章中有描述不对,不准确或者引起困惑的地方,欢迎随时发表评论. (全站目录:Table of Contents) 文章链接: (2017.09.15)标题:CRF Layer on the Top of BiLSTM - 1 Outline and Introduction

从以下10个方面深入理解输入URL后整个模型以及浏览器的工作流程! 目录 1.HTTP 2.DNS 3.协议栈 4.TCP 5.IP 6.MAC 7.网卡 8.交换机 9.路由器 10.服务器与客户端 输入URL后浏览器的整个流程(简单版本): 1.孤单小弟——HTTP (1) 解析URL 首先浏览器做的第一步工作就是要对URL进行解析,从而生成发送给 Web 服务器的请求信息. 让我们看看一条长长的 URL 里的各个元素的代表什么,见下图 所以图中一长串的URL本质上是请求服务器里面的文件资源

''' Created on 2017年4月22日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数 import LeNet5_infernece # 配置神经网络的参数 BATCH_SIZE = 100 L

LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的文档d