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为了加速参数收敛。

根据深度学习中参数更新，采用梯度下降策略会运用反向传播，而由于深度学习中网络层数肯定不止一层，根据链式求导法则，我们对浅层参数的求导会有一个连乘操作，前面层的梯度是来自于后面层梯度的乘积。

2022-07-18

4425

深度学习在 CTR 中应用

深度学习人工智能机器学习

本文介绍了CTR预估中常用的模型，包括基于LR、基于FM、基于DeepFM、基于FNN、基于PNN、基于DeepFM、基于AFM等模型。这些模型在电商、新闻、社交、广告等多个场景中均有广泛应用，并且不断优化和更新。同时，文章还对CTR预估模型的未来研究方向进行了探讨，包括强化学习、多任务学习、迁移学习、领域自适应等方面，以便进一步提高CTR预估的精度和鲁棒性。

2017-12-05

2.4K2

[ I am Jarvis ] ：聊聊 FaceID 背后的深度学习视觉算法

深度学习人工智能云+未来

本文介绍了计算机视觉领域中的经典算法及其在Tesla产品中的应用。这些算法包括HOG、SIFT、SURF、ORB、CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、YOLO v2、ResNet、Inception、EfficientNet、Caffe、TensorFlow、Keras、OpenCV等，以及这些算法在自动驾驶、目标检测、人脸识别、图像分割、目标跟踪等应用场景中的实践案例。此外，作者还分享了在深度学习、计算机视觉领域中的代码、学习资料、开源项目、竞赛排名等方面的信息，供读者学习和参考。

2017-09-27

2K0

TAF 必修课（六）：容错

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了分布式服务框架中的容错机制，包括服务降级、失败处理、服务隔离、服务治理等方面，并给出了相关实现和案例。同时，也介绍了服务框架的容错能力，包括服务治理、服务监控、服务恢复等方面，并给出了相关实现和案例。

2017-09-11

1.1K0

Steering Behaviors 详解

人工智能深度学习游戏

作者：吴小含导语 Steering Behaviors 意在使游戏中的AI个体具备真实的运动行为，通过对力的施加与整合，使游戏个体具备类生命体般的运动特征。这项技术并不基于寻路或者别的宏观算法，而是

2017-09-01

3.1K2

老司机用神经网络带您安全驾驶

人工智能深度学习神经网络

本文通过介绍一个基于神经网络的多分类模型，对State Farm汽车保险公司的数据进行了分析。该模型使用了Kaggle上的数据集，并通过预处理、训练、校验等步骤，最终得到了一个具有86.3%准确率的模型。此外，还对最难区分的两种行为进行了进一步的分析。总体来说，该模型的效果较好，可以用于实际应用中进行汽车行为预测。

2017-05-03

1.4K0

深度学习入门实战（三）：图片分类中的逻辑回归

深度学习图像识别人工智能 c++

文章主要介绍了如何使用TensorFlow进行深度学习，包括神经网络模型的定义、模型的搭建、训练、预测等步骤。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。

2017-04-19

7.8K1

深度学习入门实战（二）：用TensorFlow训练线性回归

深度学习神经网络 python 爬虫机器学习

该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现一个简单的深度学习模型，并使用该模型对MNIST数据集进行分类。首先，介绍了Keras是什么以及它的主要特点，然后详细讲解了如何利用Keras实现一个简单的深度学习模型。最后，通过实例演示了如何使用该模型对MNIST数据集进行分类。

2017-04-19

7.8K2

Kaggle 实战：Ghouls, Goblins, and Ghosts

决策树机器学习人工智能深度学习

本文介绍了使用机器学习算法对数据集进行分类，并使用随机森林算法进行预测。通过对比不同算法的效果，最终选择随机森林算法作为最优分类器。同时，文章还探讨了特征选择和特征重要性分析，并使用特征重要性作为分类器选择的依据。最后，文章还介绍了如何使用随机森林算法对新的数据点进行分类预测。

2017-04-19

1.8K0

深度学习入门实战（一）：像Prisma一样算法生成梵高风格画像

人工智能神经网络机器学习深度学习 python

本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习，通过一个项目实例演示了如何使用MXNet和TensorFlow完成一个图像风格迁移的深度学习任务。同时介绍了如何安装和运行MXNet，包括CPU和GPU版本的安装和运行方法。

2017-04-18

12.7K1

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