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深入浅出PyTorch_3_主要组成部分
[toc] 基本流程 完成一项深度学习任务的基本流程大致如下： 数据预处理 模型构建 模型训练 模型导出及应用 模型构建则是关键，选择适当的模型...
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深入浅出PyTorch_2_基础知识
[toc] 张量(Tensor) 概念 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就...
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深入浅出PyTorch_1_简介和安装[toc] PyTorch简介 1.1.1 PyTorch的介绍 PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的T...
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深度学习推荐系统-NFM
NFM 0.结论 NFM是FM的神经网络化尝试 NFM用神经网络代替FM中二阶隐向量交叉的操作，相比于FM，NFM的表达能力和特征交叉能力更强 ...
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深度学习推荐系统-DeepFM
DeepFM 0.结论 DeepFM对W&D模型的改进之处：用FM替代了原来Wide部分，加强了浅层网络部分的特征组合能力 DeepFM改进之处...
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深度学习推荐系统-Wide&DeepWide & Deep 0. 结论 W&D由浅层（或单层）的Wide部分神经网络和深层的Deep部分多层神经网络组成，输出层采用softmax或...
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深度学习推荐系统-DeepCrossingDeepCrossing 1. 动机 这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了， 2016年由微软提出， 完整的解决了特征工...
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异常检测-高维异常主要内容包括： Feature Bagging 孤立森林 练习 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（...
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异常检测-基于相似度的方法主要内容包括： 基于距离的度量 基于密度的度量 LOF检测样例 1、概述 “异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要...