基于矩阵分解的推荐算法一，相关理论介绍 矩阵分解确实可以解决一些近邻模型无法解决的问题，近邻模型存在的问题：1、物品之间存在相关性，信息量并不是随着向量维度增加而线性增加 2、矩阵元素稀疏，计算结果不稳定，增减一个向量维度，导致紧邻结果差异很大的情况出现。矩阵分解就是把原来的大矩阵，近似的分解成小矩阵的乘积，在实际推荐计算时不再使用大矩阵，而是使用分解得到的两个小矩阵我们知道，要做推荐系统，最基本
转载
2021-09-07 11:42:58
1403阅读
文章目录混淆矩阵1.简介2.举例3.confusion_matrix函数的使用3.1实现例子13.2实现例子23.3实现例子3 混淆矩阵 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人
最近开始关注ADAS这个行业，静下心来找各种资料学习，自然而然从行业的领头羊Mobileye入手。Mobileye是家以色列公司，1999年由色列希伯来大学的Amnon Shashua教授和Ziv Aviram创立，以低成本摄像头为基础，通过计算机视觉技术研发高级驾驶辅助系统(ADAS)。产品从研发到正式商用花了8年时间，而在2017年被Intel以153亿美元收购。在油管上搜到了Mob
矩阵分解矩阵分解算法为每个用户和物品生成一个隐向量，将用户和视频定位到隐向量空间中，距离相近的用户和视频表名兴趣点相近，就一年将距离相近的视频推荐给目标用户。矩阵分解算法框架：矩阵分解算法将mxn的共现矩阵R分解为mxk维的用户矩阵U和kxn维的物品矩阵V相乘的形式，其中m是用户数量,n是物品数量，k是隐向量的维度。k的大小决定了隐向量表达能力的强弱，k的取值越小，隐向量包含的信息越少，模型泛化能
## 深度学习的data训练
深度学习是一种机器学习技术，通过构建神经网络模型，可以自动从数据中学习到特征表示，进而实现各种复杂的任务。在深度学习中，数据的质量和数量对模型的性能起着至关重要的作用。为了训练一个高性能的深度学习模型，我们需要充分利用数据，并进行有效的数据处理和数据增强。
### 数据的准备和处理
在深度学习中，数据通常被组织成训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集
## 深度学习训练的模型
深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来解决复杂的问题。在深度学习中，神经网络是一个重要的模型，它由多层神经元组成，并通过大量的数据进行训练来学习和提取特征。
深度学习的训练过程主要包含以下几个步骤：
### 数据准备
在深度学习中，数据是非常重要的，它是训练模型的基础。通常，我们需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，
原创
2023-09-21 01:19:05
129阅读
# 深度学习的模型与训练
深度学习是一种机器学习的分支，主要利用神经网络模型来解决复杂的问题。深度学习模型的训练是通过大量的数据和反向传播算法来优化模型参数，以最小化损失函数。本文将介绍深度学习模型的基本原理，并提供代码示例来说明模型的训练过程。
## 神经网络模型
深度学习模型的核心是神经网络。神经网络由多个神经元组成，分为输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并产
原创
2023-07-29 11:12:16
85阅读
## 深度学习训练曲线保存的问题
深度学习是一种强大的机器学习技术，能够通过训练大量的数据来提取复杂特征，从而实现各种任务，如图像分类、语音识别等。在深度学习训练过程中，了解训练曲线可以帮助我们分析模型的训练情况，进而优化网络结构和超参数的选择。
然而，在深度学习训练过程中，保存训练曲线并不是一个简单的问题。常见的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供了保存和读取模型的功能，但
原创
2023-10-03 05:47:16
70阅读
项目路径：D:\pycharm_code\template\pilibala_template\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification代码部分：（1）在类ConfusionMatrix中，def __init__为什么要把labels定义成列表类型：定义 labels 作为一个列表的原因是为了将每个类别的标签
受到stankovic教授的启发，对压缩感知测量矩阵有了更加深刻的理解，在常见的压缩感知问题中，测量矩阵经常是个随机矩阵，比如均值为0，有一定方程的高斯分布矩阵，Bernoulli随机测量矩阵，亚高斯随机矩阵等等。那么是否意味着测量矩阵就应该是个随机矩阵呢？答案是否定的，关键问题在于你的测量信号到底如何得到，这个测量矩阵其实反应的就是测量规则，换句话说，一旦测量矩阵被确定下来，这个测量规
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems作者：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen Abstract推荐系统通常使用用户-项目交互评分、隐式反馈和辅助信息进行个性化推荐。矩阵因式分解是预测一个用户在一组项目上的个性化排序的基本
转载
2023-09-17 09:20:58
173阅读
训练好的深度学习模型是怎么部署的？来源：https://www.zhihu.com/question/329372124作者：田子宸  先说结论：部署的方式取决于需求需求一：简单的demo演示，只要看看效果的，像是学校里面的demo展示这种caffe、tf、pytorch等框架随便选一个，切到test模式，拿python跑一跑就好，顺手写个简单的GUI展示结果高级
原创
2022-10-02 20:58:03
753阅读
作者：黄星源、奉现，Datawhale优秀学习者 本文从构建数据验证集、模型训练、模型加载和模型调参四个部分对深度学习中模型训练的全流程进行讲解。
一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练；在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。
数据及背景 https://tian
# WinForms如何调用深度学习训练好的模型
在现代软件开发中，深度学习因其强大的数据处理能力而被广泛应用。然而，如何将训练好的深度学习模型整合到传统的桌面应用程序中，比如 WinForms，是一个经常遇到的实际问题。本文将探讨如何在 WinForms 应用中调用深度学习模型，并通过一个示例展示具体实现。
## 问题背景
假设我们已经使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架
## 深度学习训练和测试的时间测量
深度学习模型的训练和测试时间是非常重要的指标，它们直接影响到模型的性能和效率。在本文中，我们将介绍如何准确地测量深度学习模型的训练和测试时间，并提供相应的代码示例。
### 测量训练时间
深度学习模型的训练时间通常是指模型在训练数据上迭代训练的总时间。测量训练时间的常见方法是使用计时器来记录训练开始和结束的时间戳，并计算它们之间的差值。
下面是一个使用P
# 基于预训练模型的深度学习项目方案
## 1. 项目背景
随着深度学习的发展，预训练模型成为加速模型开发的重要工具。预训练模型在大型数据集上进行训练，能够有效捕捉数据的特征和模式。因此，利用这些模型进行迁移学习，不仅能够节省训练时间，还能提升模型的性能。本项目旨在利用预训练的深度学习模型，实现图像分类任务。
## 2. 项目目标
- 使用预训练模型提升图像分类准确率
- 实现简单易用的图
# 深度学习的训练的模型格式
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过神经网络模拟人脑的工作原理，实现识别、分类等任务。在深度学习中，训练模型是非常关键的一步，而模型的格式则是影响训练效果的重要因素之一。
## 深度学习模型格式介绍
在深度学习中，模型的格式通常有多种，比如TensorFlow的.pb格式、PyTorch的.pth格式等。这些格式都是为了方便模型的保存、加载和部署而设计
前言1.模型的保存与加载方法一：同时保存模型和参数方法二：仅保存参数（数据量小，推荐！）2.断点的保存与加载3.预训练模型的使用4.模型的冻结方法一：设置requires_grad为False方法二：使用 with torch.no_grad()总结5.模型的特殊加载方式和加载技巧例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层例2：固定部分参数例3：训练部分参数例4：检查部分参数是否固定6.单GPU
在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用。但是CNN的无监督学习受关注较少。DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(DCGAN)，可以将有监督和无监督学习连接到一起。它分为生成器G（有监督）和判别器D（无监督）的CNN网络连接到一起（文章中的生成器简写为G，判别器简写为D）
