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机器学习算法实现解析——libFM之libFM的训练过程概述

本节主要介绍的是libFM源码分析的第四部分——libFM的训练。FM模型的训练是FM模型的核心的部分。4.1、libFM中训练过程的实现在FM模型的训练过程中,libFM源码中共提供了四种训练的方法,分别为:Stochastic Gradient Descent(SGD),Adaptive SGD(ASGD),Alternating Least Squares(ALS)和Markov Chain

#机器学习
优化算法——模拟退火算法

模拟退火算法原理模拟退火算法模拟退火算法过程模拟退火算法流程模拟退火算法的Java实现Java代码最后的结果模拟退火算法原理爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像(图像地址)如下图所示:其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在CC处,则会寻找到附近的局部最大值AA点处,由于AA点出是一个局部最大值点,故对于爬山法来讲,该算法无法跳出局部最大值点。若初始

#模拟退火算法
【深度学习算法原理】Deep Structured Semantic Models(DSSM)

参考文献https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/78810984

#深度学习
简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架,但是采样的效率依赖于指定的分布的选择,若是选择的不好,会使得接受率比较低,大量的采样被拒绝,影响到整体的收敛速度。Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式,即找到一个已知的分布,使得接受率α=1\alpha =1。这样,每次的采样都会被接受,可以提高

简单易学的机器学习算法——因子分解机(Factorization Machine)

一、因子分解机FM的模型因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。1、因子分解机FM的优势对于因子分解机FM来说,最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。现实中稀疏的数据很多,例如作者所举的推荐系统的例子便是一个很直观的具有稀疏特点的例子。2、因子分解机FM的模型

人脸识别系统FaceNet原理

引入随着深度学习的出现,CV领域突破很多,甚至掀起了一股CV界的创业浪潮,当次风口浪尖之时,Google岂能缺席。特贡献出FaceNet再次刷新LFW上人脸验证的效果记录。本文是阅读FaceNet论文的笔记,所有配图均来自于论文。转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46687471FaceNet与其他的深度学习方法在人脸上的应

#机器学习#深度学习
深度学习算法原理——RCNN

相比较于图像分类来说,目标检测(Object Detection)不仅需要标记出图像中的物体(通常使用边框标记),同时需要指出该物体是什么。一般比较直观的想法包括以下的三个步骤:得到候选区域;提取候选区域的特征;对该候选区域分类;RCNN(Region with CNN features),又称为基于区域的卷积神经网络,也是基于上述的思路的一种目标检测的方法,基本的思路如下图所示:...

简单易学的机器学习算法——谱聚类(Spectal Clustering)

一、复杂网络中的一些基本概念1、复杂网络的表示    在复杂网络的表示中,复杂网络可以建模成一个图,其中,表示网络中的节点的集合,表示的是连接的集合。在复杂网络中,复杂网络可以是无向图、有向图、加权图或者超图。2、网络簇结构    网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(networkcommunity structure),是复杂

#机器学习
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