在第二部分,我们总结MLP基础上的推荐系统,我在这里只截取了原文的一部分内容。这篇博客中所使用的注解字符和参考文献目录可以在基于深度学习的推荐系统(一)Overview中找到。我们把这些工作分为如下几部分:传统推荐算法的神经网络扩展许多现有的推荐模型基本上是线性方法。 MLP可用于向现有RS方法添加非线性变换。Neural Collaborative Filtering在大多数情况下,推荐被视为用
作为顶尖的自动驾驶公司,Momenta一直专注于打造自动驾驶大脑,这一过程离不开深度学习的高效运行。2月1日晚,Momenta联合量子位吃瓜社栏目带来了Paper Reading第二季首期分享:让深度学习更高效运行的两个视角。本期主讲人王晋玮是特征点定位专家、深度学习模型加速专家、Momenta合伙人。他从优化计算量和访存量两个角度出发,提出缩短计算时间,加速完成推理任务的优化方法。如果你对深度
教你懂得面试中的深度暗示职位 面试 的时候,专业的 面试 官会不动声色的“刺探”着自己需要的信息,无论面对什么样的候选人,听到什么样的回答,都面带微笑,不动声色,你似乎很难从 面试 官那得到任何暗示,可是,面试官真的是滴水不漏吗?其实,明白面试官的暗示并没那么难。  深度暗示一:反向提问。  如果你和面试官沟通了很长时间,工作、性格、家庭
转载 2023-08-03 20:29:35
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## Training Accuracy in Deep Learning Deep learning models are trained using large datasets to learn patterns and make predictions. During training, the model's performance is evaluated using metrics
原创 2024-03-03 04:43:29
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文章目录一、微调(fine tuning)1. 微调的四个步骤:2. 微调的训练过程3. 常用的微调技术4. 总结二、动手实现和测试微调1. 数据准备2. 模型微调3. 对比不使用微调和不同的微调参数4. 冻结层进行微调 一、微调(fine tuning)1. 微调的四个步骤:在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了
# 深度学习损失是什么意思 ## 引言 深度学习是一种机器学习的方法,通过模拟人脑神经元的工作方式来实现智能任务。在深度学习中,我们通过训练神经网络来学习输入数据之间的复杂关系。而损失函数则是评估我们的模型预测与真实值之间的差异的一种指标。在本文中,我们将介绍深度学习损失的概念、常见的损失函数以及如何计算和优化损失。 ## 深度学习损失的概念 在深度学习中,模型的目标是最小化损失函数。损失
原创 2023-08-14 15:20:15
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# 深度学习中的目标(Target)及其实现流程 在深度学习中,“目标”(target)指的是我们希望模型预测的值。通常在监督学习中,目标与输入数据对应,模型的任务就是从输入中学习如何生成正确的目标输出。以下是实现深度学习模型时理解目标的流程。 ## 实现流程 | 步骤 | 描述 | 使用的工具/技术 | |------|------------
原创 2024-10-09 03:55:37
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# 深度学习IOU是什么意思 ## 概述 在深度学习中,IOU(Intersection over Union)是一种常用的评估指标,用于衡量目标检测算法的准确性和性能。它是通过计算预测框(即模型输出)与真实标注框之间的交集与并集的比值来衡量。IOU的取值范围为0到1,值越接近1表示预测框与真实标注框的重叠程度越高,即准确性越高。 ## IOU计算流程 为了更好地理解IOU的计算过程,下面是
原创 2023-07-22 02:11:11
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文章目录1. 人体姿态估计的介绍和应用2-1. 2D姿态估计概述2.1 任务描述2.2 基于回归2.3 基于热力图2.3.1 从数据标注生成热力图(高斯函数)2.3.2 使用热力图训练模型2.3.3 从热力图还原关键点2.4 自顶向下2.5 自底向上2.6 单阶段方法2-2. 2D姿态估计详细说明2.1 基于回归的自顶向下方法2.1.1 经典方法2.1.2 基于最大似然估计的改进(RLE)2.1
# 3090深度学习的实现指南 在人工智能和深度学习的领域,NVIDIA GeForce RTX 3090显卡因其强大的计算能力和大容量显存而广受欢迎。那么,“3090深度学习”到底是什么意思呢?简而言之,它指的是利用RTX 3090显卡进行深度学习模型的训练和推理。接下来,我们将逐步了解如何用3090显卡实现深度学习项目。 ## 实现流程 下面是一个简单的实现流程: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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# 深度学习微调是什么意思 深度学习已成为当前人工智能领域的热门话题,尤其在计算机视觉和自然语言处理等应用中表现出色。在众多的深度学习方法中,微调(Fine-tuning)是一个重要的概念。本文将深入探讨微调的含义、作用及其在深度学习中的实现方法。 ## 什么是微调? 微调是指在已有的、已经训练好的深度学习模型基础上,针对新任务或新数据集进行进一步的训练。通过微调,可以有效利用已有模型学习
原创 11月前
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# 深度学习full ckpt是什么意思 ## 深度学习full ckpt介绍 "Full ckpt"是指包含了深度学习模型的全部参数的Checkpoint文件。在深度学习中,Checkpoint文件通常用来保存模型的参数,方便在训练过程中进行模型的保存和加载。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD Start --> Download_data Dow
原创 2024-03-23 03:35:30
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bucket token 令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。图片来源于网络首先我们有一个bucket,里面存放了n个token,每次当有一个网络请求时,我们发一个token,当这个请求结束时,我们再将其token收回放入bucket中。这样我们的请求数量就不会同时超过桶内的token的数量。可能有人想,我们创建一
Ai是智能的程序,在深度学习出来之前,主流方法是机器学习的方法。可以说深度学习是机器学习的子集。机器学习中本就有名为感知机(单层线性的网络)的算法。后来又发展到了多层线性感知机,最后再到非线性的深度神经网络。深度网络重剑无锋,好的法宝本就没那么多花里胡哨,依赖无限的函数容量和GPU的加持,横扫三界,所以学习深度学习,要想打好基础,机器学习的内容也不可避免。1.数学知识首先要足够的数学知识,你才能有
# FPS深度学习:探秘前沿技术 在当今的人工智能领域,深度学习已经成为了重要的技术手段,而FPS(Frames Per Second,帧率)深度学习则是这个领域内一个相对较新的概念。FPS深度学习主要用于实时图像处理任务,例如视频监控、自动驾驶、游戏开发等领域。本文将为您详细讲解FPS深度学习的概念、基本原理及其应用,并提供代码示例。 ## FPS深度学习的基本概念 FPS深度学习关注的是
原创 10月前
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# 深度学习滤波的概念与应用 深度学习滤波是一个跨越计算机视觉和信号处理的热门研究课题。随着深度学习技术的快速发展,其在各类数据中提取有用信息的能力得到了广泛应用,其中滤波则是其重要的一部分。本文将深入探讨深度学习滤波的基本概念、原理及其代码实现,并通过状态图和旅行图的方式,形象展现其发展过程及状态转换。 ## 什么深度学习滤波? 在计算机视觉和信号处理领域,滤波的主要目的是从原始信号中提
深度学习和计算机视觉领域,`IoU`(Intersection over Union)是一个用于评估物体检测算法性能的指标。它量化了预测的边界框与真实边界框之间的重叠程度,是比较两个区域相似度的关键技术。了解 `IoU` 的定义和应用,对于深度学习任务中的模型评估和改进至关重要。接下来,我将详细记录解决“`IoU`是什么意思深度学习”问题的过程。 ## 环境准备 在深入学习不同的 `IoU`
原创 6月前
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## 深度学习中的cfg是什么意思 ### 概述 在深度学习中,cfg是一种常用的文件格式,用于描述神经网络模型的结构和参数。cfg文件中包含了网络的层次结构、每层的类型和参数设置等信息,可以帮助我们更好地理解和配置深度学习模型。 本文将介绍cfg文件的具体含义和使用方法,帮助大家更好地理解和应用cfg文件。 ### CFG文件的含义 cfg是configuration的缩写,意为配置文
原创 2023-09-02 10:45:28
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渲染是什么意思?没接触过相关专业的小伙伴可能会有一个共同的疑问,到底什么是【渲染】,【渲染】是什么意思?全亚洲最大的云渲染农场——Renderbus瑞云渲染 - 效果图渲染小编小瑞来给大家简单的阐述一下这个问题吧。不同层次对“渲染”的定义会有不同:React生命周期函数,React里唯一一个必须要有的函数就是叫render,在React的概念里,render函数的执行产生DOM结构描述可以叫“渲染
如有错误,恳请指出。这篇博客是一篇归纳总结性的博客,对几篇mlp结构文章进行汇总。 文章目录1. gMLP2. aMLP3. ResMLP4. RepMLP 1. gMLPMLP-Mixer的增强版,带gating的MLP。有两个版本,分别是gMLP和aMLP。gmlp的g是“gate”的意思,简单来说gmlp就是将mlp-mixer跟门控机制结合起来。即将输入沿着特征维度分为两半,然后将其中一半
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