我们使用一个很经典的数据集Cifar10，而该数据集可以直接通过Pytorch内置函数获取到。一、导入所需的库import torch ## pytorch
import torchvision ## 迁移学习模型和许多其他视觉相关类
from torch import nn ## Pytorch核心神经网络模型类
from torch import optim ## 包含几个Pytorch优化器
近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。
在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度
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2023-07-21 23:49:40
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推荐系统之FM算法原理为什么需要FM?1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。 2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one-hot独热编码之后，会产生一个10000
DeepFM1.模型基本原理1.1 模型结构1.2 模型原理2.Tensorflow实现3.小结 DNN模型和 FM 模型的结合成DeepFM，由wide&deep模型演变而来，FM取代wide的LR模型，解决特征交叉问题。1.模型基本原理1.1 模型结构DeepFM 是由哈工大和华为公司联合提出的深度学习模型，架构示意图： 可以看到，DeepFM 利用了 Wide&Deep 组
最近在学习FM模块，FM是一个值得学习的模块，可以从上层看到底层。上层就是FM的按扭操作和界面显示，从而调用到FM底层驱动来实现广播收听的功能。看看FM启动流程：如下图： 先进入FMRadio.java类，onCreate初始化一些数据，画出FM界面，启动fm在onStart()方法里启动FMRadioService.java (调用bindToService(this, osc)方法)
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2023-07-10 22:24:51
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上一篇大概分析了一下FM启动流程，若不了解Fm启动流程的，能够去打开前面的链接先了解FM启动流程，接下来我们简单分析一下FM的搜索频率流程。在了解源代码之前。我们先看一下流程图： 事实上从图中能够看到，实现搜索频率的功能是在底层CPP文件。java层仅仅操作和更新一些界面（GUI），Java调用JNI实现功能。Java ap
目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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1.FM背景 在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲
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2016-12-20 10:01:00
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近日，在线音频平台蜻蜓FM宣布完成新一轮融资，由中文在线（SZ:300364）领投，战略股东小米、瑞壹投资、普维资本跟投。据了解，这是蜻蜓FM在2021年内获得的第二轮融资。不过，蜻蜓FM本轮融资的融资金额和估值都未披露。此前的2021年6月，蜻蜓FM获得由微木资本领投的F轮融资。截至目前，蜻蜓FM已经获得了经纬中国、五源资本、小米集团、顺为资本、优酷土豆、创新工场等知名机构的投资。此前数据显示，
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2023-09-18 22:04:16
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推荐系统召回四模型之二：沉重的FFM模型推荐系统召回四模型之：全能的FM模型
原创
2021-08-04 10:53:44
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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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## 了解FM Spark
在大数据处理领域，FM Spark 是一个非常流行的框架，用于解决协同过滤、推荐系统等问题。它结合了因子分解机（Factorization Machines）和 Apache Spark，为用户提供了一个高效的解决方案。
### 什么是因子分解机（Factorization Machines）？
因子分解机是一种机器学习模型，可以处理稀疏数据和高维特征。它能够学习
FM点击关机按钮的时候： FMplay.java : public boolean onCheckedChanged(View view, boolean checked) {
switch(view.getId()) {
case R.id.power_toggle:
Log.d("yzy","onCheck
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2023-07-03 13:25:49
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一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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FM算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
随着时代的不断进步，我们的产品正在变得越来越先进，记得六七年前那时候，大部分手机都带有调频收音机的功能，用户打开收音机之后，手机会提示用户插上耳机，这是让耳机用作天线接收信号，如今的手机几乎不约而同地都砍掉了收音机这个功能。多人已经忘记FM这个应用是做什么的。首先在回答问题之前有必要了解下什么是FM。 网络收音机分为两种。一种是运行在电脑或移动智能设备上的一种软件，可以收听到网络上的各
一、分析背景&目的&竞品选择原因随着移动端的迅猛发展，电台类APP用户大量增长。用户对电台类APP的应用依赖性逐渐增强，电台类APP也在不断发展更新。用户的收听习惯是一直存在的，只是收听的媒介产品在不断变化，从最初的大型收音机、手持式收音机，再到MP3、智能手机。内容形式也从官方广播到人人都可以当主播。由艾瑞数据查得，2018年11月中国移动电台活跃人数已达2.05亿
主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法 一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐
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2023-07-21 23:50:20
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