深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序
## 实现“算法交易深度学习模型”的步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建深度学习模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型验证]
E --> F[模型部署]
```
### 步骤说明
1. 收集数据：首先需要收集历史的交易数据，包括股票的价格
Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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近些年，随着深度学习理论，GPU 和 CPU 等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch 等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。本文从神经网络结构的角度梳理深度推荐算法的发展，把近几年业界主流的算法归纳为四个阶段的网络结构：Embedding+MLP 的网络结构，基于特征组合的网络结构，基于用户行为序列的网络结构和融入知识
引言作为2017年CVPR最佳论文，足以体现其重要性和创新性，清华大学黄高博士第一作者发表的。现其重要性，博主人读完这文章后，自然感叹我们国内也是人才辈出，清华大学确实是国内人工智能的顶尖。废话不多说开始分享算法。DenseNet论文算法解释网络上有很多关于这篇论文的解读，博主读了几个，解释的明白清楚的还是下面链接中解释的明白，既有解释又有代码还有论文链接，有想法的可以看看原文，博主在此不再赘述。
我们知道，算法是作用于具体数据结构之上的，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构的。这是因为，图这种数据结构的表达能力很强，大部分涉及搜索的场景都可以抽象成“图”。我们上一节讲过，图有两种主要存储方法，邻接表和邻接矩阵。需要说明一下，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法，既可以用在无向图，也可以用在有向图上。1、广度优先搜索（BFS）广度优先搜索（Breadth-First-S
重点难题：如何构建结构方程模型对数据进行分析SEM（结构方程模型）结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学中的多变量问题，用来处理复杂的多变量数据及多变量互相影响的探究与分析。SEM是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域发展过程中的合成物，多元回归、因子分析和路径分析等这些常用的统计方法都只是结构方程模型中的一些特例。概念区分线性相关分析： 线性相关分析指出两个随
# 深度学习模型量化算法MMSE实现流程
## 1. 算法概述
深度学习模型量化算法MMSE（Mean Squared Error）是一种用于模型评估的常用指标，用于衡量模型预测值与实际观测值之间的误差。本文将介绍如何使用Python实现该算法，以及每个步骤中需要用到的代码和其意义。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | `impor
原创
2023-07-15 07:11:04
740阅读
本文想谈一谈深度学习算法的基本框架，认识其框架能有助于对深度学习算法的直观理解。深度学习就是实现基于输入数据构造出合适的模型，从而可以用构造的模型来实现对新数据的预测。比如猫的识别，深度学习算法就要基于输入的图片+标签（指明图片是否包含猫）来构造一个模型，从而使得当用户随意输入一张图片到该模型，其能判断该图片是否包含猫。深度学习算法包括以下几个框架模型假设 模型本质上就是函数，其实模型假设就是你来
HPCA 2020 |AccPar 深度模型划分算法论文精读1. Introduction创新性/贡献：ACCPAR实验2. Background and motivation3. Tensor Partitioning Space3.2 在三个维度中的划分3.2.1 Type-I: 划分Batch Size（数据并行）3.2.2 Type-II 划分Di,l维（包含了模型并行）3.2.3 Ty
优化优化函数经验风险最小化代理损失函数批量算法和小批量算法神经网络优化中的挑战基本算法随机梯度下降动量Nesterov动量参数初始化策略自适应学习率算法AdaGradRMSPropAdam二阶近似方法牛顿法共轭梯度BFGS优化策略和元算法批标准化坐标下降Polyak平均 优化函数经验风险最小化这是一种比较常见的方法，将最小化风险变成了一个可以被优化算法解决的优化问题，经验风险函数为： 但是，这种
深度学习中的优化算法总结简介基本框架SGDSGD理论批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）小批量梯度下降法（mini-Batch Gradient Descent）SGD缺点MomentumNestrovAdaGradRMSpropAdamNadam 简介优化算法是一个超参数，一个优化算法不是适合所有
文章目录1 AutoRec——神经网络推荐算法的开端1.1 自编码器1.2 AutoRec模型结构1.3 AutoRec的推荐过程1.4 模型的特点和局限2 Deep Crossing——深度学习推荐算法的完整应用2.1 Deep Crossing的应用场景2.2 Deep Crossing的模型结构1 特征2 网络结构2.3 Deep Crossing的革命性意义3 Neural CF——CF
在人工智能中，离不开两门技术，那就是机器学习和深度学习，很多人对于这两个概念不是很了解，我们就在这篇文章中给大家介绍一下机器学习以及深度学习的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。1.机器学习的概念首先我们给大家说一下什么是机器学习。通常来说，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。机器学习的算法有很多，比如Find-S、决策树、随机森林、人工神经网
推荐算法-DeepFM一、DeepFM出现的原因 在FM中，采用了一阶和二阶的特征组合，相比与只使用一阶线性组合效果要好很多。但是特征组合的能力还是有限的。即特征之间组合的力度，挖掘特征之间的关联性还是较差的。在图像处理的一些方法中，模型的深度都比较深经过了很多层的非线性变换，主要的目的是为了让模型充分的学习数据的分布以及更加抽象的表示，也就是希望利用高阶的特征。在模型的深层部分得到的特征就是数
很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器（只在完全融合之后，才统一进行检测）。这类方法也被称为skip connection，即采用concat、add操作。这一思路的代表是Inside-Outside Ne
文章目录一、经典分割算法汇总二、模型图三、对比和共同点① U-Net、FusionNet② SegNet、DeconvNet③ DeepLab系列1. v1 & v2：DCNN+CRFv1v2-ASPPv1 &v2 优点2. v3对比v1、v2的改变并联的ASPP改进④ GCN与ExFuse 一、经典分割算法汇总FCN： 语义分割端到端训练的开端U-Net & Fusio
# 深度学习计算算法模型功耗的实现
在深度学习领域，了解模型的功耗至关重要，尤其是为了优化模型在边缘设备上的部署。本文将为初学者提供一个关于如何实现“深度学习计算算法模型功耗”的详细流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现模型功耗测量的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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第三章节：一、回归：1、定义：Regression 就是找到一个函数 function ，通过输入特征 xx，输出一个数值 Scalar2、实例：股市预测自动驾驶商品推荐3、建模步骤：梯度下降算法：单个特征-一元线性模型；多个特征-多远线性模型评估损失函数：看在训练集和测试集上的实际结果带学习速率的梯度下降提高模型精度-降低损失函数总和4、注意事项：过拟合：提高模型阶次可能造成过拟合优化方法：多线
1、时间序列算法 1.1、差分自回归移动平均模型（Arima）1.1.1、概述 ARIMA是典型的时间序列模型，其由三部分组成：AR模型（自回归模型）和MA模型（滑动平均模型），以及差分的阶数I，因此ARIMA称为差分自回归滑动平均模型。参考文献：修改后代码如下：# -*— coding:utf
