本文是笔者参与datawhale组织的深度推荐模型组队学习的分享，学习内容见本链接 ，本文中所指的教程即该链接中的相应文件。why Wide&Deep？上一篇笔者实现了Deep Crossing模型，Deep Crossing采用了Embedding + MLP的结构，是推荐系统领域应用深度学习的首篇完整论文，它主要是将深度学习的强泛化能力引入了推荐系统，使模型能够有较强的推理能力，在提高
无线感知是指通过无线信号去感知环境的信息，环境信息包括环境的物品的分布，大小，数量、温度，人的动作行为，甚至人的呼吸频率，心率等等。在对环境进行感知后，就可以结合各类其他技术，如AI进行后续的处理，实现对物理环境的重建，对环境进行分析，对环境中的人与物进行识别，分析，触发后续的动作等等。通过无线感知技术，不需要采集现场的图像与视频就可以在电脑上重建无线信号覆盖到的环境的重要信息。 无线感知的原理是
常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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初学TCN——TCN详细讲解 https://blog..net/xyzxyzxyz1999/article/details/107974219四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）https://blog..net/qq_4176076
原创
2021-10-25 14:52:48
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嵌入式系统设计的新发展及其挑战作者：窦振中 宋鹏 李凯1 嵌入式系统设计技术发展的特点随着微电子技术的飞速发展，CPU已经变成低成本器件。在可能的情况下，各种机电设备已经或者正在嵌入CPU构成的嵌入式系统。据Virginia Tech公司报告，嵌入式系统中所使用的CPU数量已经超过通用PC中CPU数量的30倍。现在系统研究的重点已从通用系统转向专用系统，以及从一般性能转向可靠性、可用性、安全性、自
官方模型 mnist：对来自MNIST数据集的数字进行分类的基本模型。最开始设计出来的目的是用于识别数字，同时也是深度学习的一个样例。resnet：一个深度残差网络，可用于CIFAR-10和ImageNet的1000个类别的数据集进行分类。由于深度学习模型的练习次数达到某一个值时识别准确率以及识别性能会下降，因而开发出了可以提高学习深度的网络。wide_deep：将广泛的模型和深...
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2018-12-07 08:44:20
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参考：参考：（FCN模型）参考：LeNet模型（包括输入层在内共有8层）： 模型结构如下：第一层：输入层是32x32大小的图像第二层：C1层是一个卷积层，6个feature map，5x5大小的卷积核，每个feature map共有(32-5+1)*(32-5+1)即28x28个神经元，每个神经元都与输入层的5x5大小的区域相连，即C1层有(5x5+1)x6=156个训练参数(5为卷积核
卷积神经网络学习笔记一、深度学习概述 深度学习是机器学习的一种基于对数据进行表征学习的方法，但深度学习的基础是神经网络，对更为复杂的模型进行分析，从而使模型对数据的理解更加深入。此外深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像
# 深度学习在图像识别中的应用
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别领域取得了巨大的进展。深度学习模型可以通过学习大量的图像数据来自动识别和分类图像，具有极高的准确性和鲁棒性。本文将介绍深度学习在图像识别中的应用场景，并给出一个简单的示例代码。
## 深度学习图像识别应用场景
深度学习在图像识别领域有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：
### 物体识别
深度学习
前言：今天我们来一起学习下GAN神经网络，上一篇博文我先用pytorch运行了几个网上的代码例
原创
2022-12-14 16:28:27
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深度学习推荐模型，有早期微软的DeepCrossing, Google的Wide&Deep，阿里的MLR，到现在影响力非常大的DIN, DIEN, YouTube的深度推荐模型等。这篇文章讲的是深度学习推荐模型，以及他们之间的发展关系。 深度学习能够显著提升推荐系统的效果，主要原因在于2点：深度学习极大地增强了推荐模型的拟合能力深度学习模型可以利用模型结构模拟用户兴趣的变迁、用户注意力机制
【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
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
简介当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战：我们需要支持多种不同的框架和模型，这导致开发复杂性，还存在工作流问题。数据科学家开发基于新算法和新数据的新模型，我们需要不断更新生产环境。如果我们使用英伟达GPU提供出众的推理性能。首先，GPU是强大
上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。一、前篇回顾上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，表示型的模型更侧重于对表示层的构建，其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提取，最后进行相似度交互计算。缺点是分别从两个对象单独提取特征，很难捕获匹配中的结构信息。因此可以更早的将两个对象进行交互，获取交互产生的特征，交互型的深度语义匹配模型完美
1.随机梯度下降 保证SGD收敛的一个充分条件是 线性衰减学习率直到第 τ 次迭代： 其中 α =k/τ 。在 τ 步迭代之后，一般使 ϵ 保持常数 通常 τ 被设为需要反复遍历训练集几百次的迭代次数。通常 ϵ τ 应设为大约 ϵ 0 的 1%。主要问题是如何设置 ϵ 0 。若 ϵ 0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加
基于AI计算机视觉技术的智能安防风险预警监测系统设计，以AI视频智能识别与分析能力为核心，结合AI边缘计算硬件设备（智能分析网关）与EasyCVR视频融合管理平台，通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析结果汇聚、智能预警、辅助决策等，从而实现事前预警、事中管控、事后取证
今天的工作内容是场景图和测试用例的设计。场景法：通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述，从而提高测试效果的一种方法。用例场景来测试需求是指模拟特定场景边界发生的事情，通过事件来触发某个动作的发生，观察事件的最终结果，从而用来发现需求中存在的问题。我们通常以正常的用例场景分析开始，然后再着手其他的场景分析。场景法一般包含基本流和备用流，从一个流程开始，通过描述经过的路径来确定的过程，经过遍历所
深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match（TDM）是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发，基于深度学习上的大规模（千万级+）推荐系统算法框架。在大规模推荐系统的实践中，基于商品的协同过滤算法（Item-CF）是应用较为广泛的，而受到图像检索的启发，基于内积模型的向量检索算法也崭露头角，这些推荐算法产生了一定的效果，但因为受限于算法模型本身的理论限制，推荐的最
Datawhale干货作者：黄星源、奉现，Datawhale优秀学习者本文从构
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2022-11-28 13:02:39
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