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【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
机器学习中的特征空间

声明:这篇博文主要是对参考文献中的那个PPT的学习之后记下的一些笔记,整理出来与大家一起分享,若笔记中有任何错误还请不吝指出,文中可能会使用到原作者的一些图,若侵犯到作者的权益,还请告知,我会删除,谢谢。一、机器学习的流程应用机器学习算法的流程大致可以分为:收集数据数据处理,提取特征训练模型模型部署模型的应用及反馈具体的衔接关系如下图所示:二、机器学习的关键问题在机器学习中主要有如下的三

#机器学习
深度学习算法原理——Attention-Based BiLSTM

论文地址:Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification文章中提到使用双向的LSTM(Bidirectional LSTM)加上Attention的机制处理文本分类的相关问题,以解决CNN模型不适合学习长距离的语义信息的问题。1. 网络结构在Attention...

#机器学习#深度学习
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