根据访问节点的顺序与方式，可以分为广度优先算法（BFS）和深度优先算法（DFS），本文介绍深度优先算法：深度优先算法1、算法概述深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次。深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法，它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件) 。它的思想： a
# 深度学习排序模型实现指南
## 引言
深度学习排序模型是一种用于排序任务的机器学习模型，它可以根据给定的输入数据，学习到一个排序函数，将输入数据按照某种标准进行排序。本文将介绍深度学习排序模型的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(构建模型)
B --> C(训练模型)
C
8.5 深度学习CTR排序模型学习目标目标
知道深度学习排序模型的发展特点应用
无8.5.1 深度学习CTR模型的前夜2010年FM被提出，特征交叉的概念被引入CTR模型；2012年MLR在阿里大规模应用，其结构十分接近三层神经网络；2014年Facebook用GBDT处理特征，揭开了特征工程模型化的篇章。这些概念都将在深度学习CTR模型中继续应用，持续发光。另一边，Alex Kriz
在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。
因此,FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法。有关FM和DNN的结合有两种主流的方法，并行结构和串行结构。两种
深度排序模型通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与用户历史相关的特征，以及用户本身的属性特征，文章本省的属性特征，以及用户与文章之间的特征，下面就是使用机器学习模型来对构造好的特征进行学习，然后对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用户点击的概率，返回点击概率最大的topk个文章，作为最终的结果。排序阶段选择了
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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机器学习 VS 深度学习b站：https://www.bilibili.com/video/av82157610
原创
2022-09-19 10:21:43
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人工智能（AI）是指将机器或计算机程序赋予类似于人类智能的能力，即可以像人一样感知、理解、学习、推理和创造。*
深度学习是机器学习理论中的一个新的研究领域，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，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信
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2023-05-29 15:53:49
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一、深度学习简介 深度学习，英文名称为Deep Learning，是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。
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2023-08-26 22:40:33
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深度学习简介深度学习（Deep Learning）(也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者深度机器学习【Deep Machine Learning】)是一类算法集合，是机器学习的一个分支。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的
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2023-05-18 11:59:52
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一、什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模仿人脑的工作方式，通过训练大量的数据，使计算机能够自我学习和理解世界。深度学习的核心是神经网络，特别是那些有很多隐藏层的神经网络，这也是“深度”一词的由来。深度学习的基本单元是神经元，它模仿了人脑中神经元的工作方式。每个神经元接收输入，对其进行处理，然后产生输出。在深度学习中，我们将这些神经元组织成多层的网络，每一层的输出都是下一层的输入
文章目录1深度学习的介绍1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别1 ：特征提取2.2 区别2：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 1深度学习的介绍1. 深度学习的概念深度学习（英语：deep learning）是机器学习
1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习 首先我们要
一、深度学习（deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支。是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。卷积：自动提取特征值全连接层：主要做分类
目录一.机器学习二.深度学习2.1概念介绍2.2人工神经网络2.3神经网络特点三.pytorch简介四.cuda简介 机器学习，英文名为mach
1. 什么是深度学习?深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于人工智能。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深
【概述】深度优先搜索，是从初始状态起，利用一定的规则生成搜索树，寻找下一层任一个结点，检查是否出现目标状态，若未出现，以此状态利用规则生成再下一层任一个结点，再检查，重复过程一直到叶节点（即不能再生成新状态节点），当它仍不是目标状态时，回溯到上一层结果，取另一可能扩展搜索的分支。采用相同办法一直进行下去，直到找到目标状态为止。状态必须在遍历完所有它的子状态之后，才能继续进行对同一层中下一个状态的遍
初学TCN——TCN详细讲解找到了几个写的非常好，讲得很清楚的网址。1.原理详解链接2.代码详解https://zhuanlan.zhihu.com/p/41513393
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2021-09-16 16:52:15
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