1. FNN、PNN、wide&deep等此前几种深度模型见下图。 (1) FNN，见图左边。用 FM 预训练embedding layer，然后DNN训练。作者认为有两点局限：embedding layer 的参数会受到 FM 的影响；预训练计算量大，效率问题。同时 FNN仅能捕捉高阶特征，相比之下，DeepFM 无需预训练，且能捕捉高阶和低阶特征。(2) PNN，见图中间。为
转载
2024-06-19 19:55:30
45阅读
学习目标了解Tensorflow2.0框架的用途及流程知道tf2.0的张量及其操作知道tf.keras中的相关模块及常用方法 1.1 TensorFlow介绍深度学习框架TensorFlow一经发布，就受到了广泛的关注，并在计算机视觉、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广使用，现在已发布2.3.0版本，接下来我们深入浅出的介绍Tensorflow的相关应用。Tensor
原创
2023-01-12 07:02:26
299阅读
# TensorFlow深度学习入门
随着人工智能的快速发展，深度学习已经成为了各类应用的核心技术。TensorFlow作为一个强大的深度学习框架，受到广泛关注。本文将简单介绍TensorFlow及其基本用法，并通过示例展示如何实现一个简单的神经网络。
## TensorFlow简介
TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源软件库，用于数值计算和机器学习。它可以通过
原创
2024-09-08 06:42:58
34阅读
# TensorFlow深度学习教程：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，学习TensorFlow并实现深度学习模型可能会显得有些复杂。但不用担心，本文将为你提供一个详细的步骤指南，帮助你快速入门。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个学习流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装TensorFlow |
| 2 | 理解TensorFlow
原创
2024-07-20 10:56:11
66阅读
在探索“Halcon深度学习 TensorFlow”的过程中，我深刻意识到如何将这项技术有效地整合到我们的工作流程中，以解决初始的技术痛点并推动项目的演进。
首先，初始技术痛点在于现有的图像处理系统效率不足，无法满足逐渐增加的业务需求。随着我们客户的业务持续增长，采用自动化的高效视觉处理系统已变得至关重要。
```mermaid
timeline
title 业务增长里程碑
2
首先，相信很多人都还不知道tensor是什么，百度翻译出来的是张量，张肌，其实，这里的tensor就是向量的意思，tensorflow就是向量流、数据流的意思。tensorflow是谷歌的深度学习开源框架，用于训练神经网络的。Cap1：机器学习*思路：一个分类器区分普通邮件和垃圾邮件。通过给分类器输入很多垃圾邮件让分类器自身提取特征进行统计归纳，因此得以区分。在这个训练过程中，垃圾邮件被称为训练样
# TensorFlow深度学习入门
在机器学习领域，深度学习是一个热门的话题。它是用于训练神经网络的一种高级技术，可以用来识别图像、处理自然语言、预测股票价格等任务。TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，由Google开发并开源。本文将介绍TensorFlow的基本概念和用法，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## TensorFlow简介
TensorFlow是一个基于数据
原创
2023-09-13 09:21:55
117阅读
深度学习与TensorFlow DNN（深度神经网络算法）现在是AI社区的流行词。最近，DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军。 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机（Perceptron）以来，DNN 的概念就已经出现了，而自 Rumelhart、Hinton
转载
2021-01-30 07:35:00
303阅读
2评论
# 深度学习中的Dropout实现指南
在深度学习中，为了防止模型的过拟合，Dropout是一种常用的正则化技术。在使用TensorFlow进行深度学习时，实现Dropout非常简单。本文将帮助一名初学者理解如何在TensorFlow中实现Dropout，包括步骤、代码示例和详细解释。
## 实现流程
下面是实现Dropout的基本步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-10 04:39:10
99阅读
TensorFlow，首先你得安装Tensorflow，在你学习的时候你最好懂以下的知识：
a：怎么用python编程； b：了解一些关于数组的知识； c：最理想的情况是：关于机器学习，懂一点点；或者不懂也是可以慢慢开始学习的。 TensorFlow Core，提供给你完成程序控制,还有一些
高级别的API，
转载
2023-11-21 18:30:55
93阅读
亮点：ps-plus框架重构，解决了水平扩展问题，支持增量更新，（grpc，lock，graph-engine）方面，Failover机制。在线学习问题：1、tensorflow的worker与ps-plus的对接，是重构worker还是对接口进行了修改？综述场景：搜索、广告、推荐 场景特点: 样本规模和特征空间通常非常巨大，千亿样本、百亿特征并不罕见，同时存在大量的稀疏特征作为Embedding
转载
2023-11-20 13:35:01
79阅读
合并和分割合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录
原创
2023-02-17 09:17:29
144阅读
程必备hello world学习任何编程语言，可能上来都是打印输出下hello world，用p...
原创
2022-09-01 16:19:38
130阅读
程语...
原创
2022-09-01 16:19:53
75阅读
**深度学习框架tensorflow, pytorch入门指南**
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你走进深度学习框架tensorflow和pytorch的世界。无论你是刚入门的小白还是想要深入了解这两个框架的开发者，本指南都将为你提供有益的信息和实用的示例代码。
**整体流程**
在学习深度学习框架tensorflow和pytorch之前，我们需要先安装相应的软件、环境并了解基本的概念。
原创
2024-05-06 11:49:58
92阅读
## TensorFlow深度学习推荐配置
### 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用TensorFlow来实现深度学习推荐配置。深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的神经网络结构，可以用于处理各种复杂的数据类型，包括图像、文本、音频等。推荐系统是一种应用广泛的人工智能技术，它能够根据用户的历史行为和兴趣进行个性化推荐。
### 2. 整体流程
下面是TensorFlow深度学习推
原创
2023-08-24 05:49:27
103阅读
目前最主流的深度框架有 TensorFlow、Pytorch 以及 Keras。其中： TensorFlow 是被使用最广泛的一个深度学习框架，已广泛的运用在如，图像识别、图片分类等领域。 PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 开发，底层由 C++实现，也被广泛使 ...
转载
2021-05-08 21:58:11
1031阅读
2评论
深度学习和机器学习的区别 特征提取 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型，不需要人工特征提取环节。 数据量和计算性能要求 机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度
原创
2021-07-20 09:23:56
293阅读
硬件:1.win10(64-bit)2.Python 3.6.53.CUDA9.24.cuDNN 7.1.45.Tensorflow-gpu 1.96.Anaconda3 (安装相关介绍) 7.Visua
# tensorflow深度学习多GPU实现指南
## 引言
在深度学习中，使用多个GPU可以加速训练过程并提高模型的性能。TensorFlow是一个强大的深度学习框架，支持在多个GPU上进行并行计算。本文将介绍如何在TensorFlow中实现深度学习多GPU的方法和步骤。
## 流程概述
我们将使用TensorFlow的`tf.device()`函数来指定每个操作所在的设备。以下是实现深度学
原创
2023-12-15 10:51:41
115阅读
