无限循环 如果条件永远不为假，则循环将变成无限循环。for 循环在传统意义上可用于实现无限循环。由于构成循环的三个表达式中任何一个都不是必需的，可以将某些条件表达式留空来构成一个无限循环。...也可以设置一个初始值和增量表达式，但是一般情况下，C++ 程序员偏向于使用 for(;;) 结构来表示一个无限循环。 注意：可以按 Ctrl + C 键终止一个无限循环。...三 、 c++进阶 基本输入输出、指针、引用 C++ 基本的输入输出 今天我们来熟悉一下C++ 编程中最基本和最常见的 I/O 操作。 C++ 的 I/O 发生在流中，流是字节序列。...当用户输入一个值，并按回车键，就会看到下列结果： 请输入您的名称：cplusplus 您的名称是：cplusplus C++ 编译器根据要输入值的数据类型，选择合适的流提取运算符来提取值，并把它存储在给定的变量中...在 C++ 中，我们使用类来定义我们自己的抽象数据类型（ADT）。
我把这个图形称之为经典神经网络图，其中每个顶点是一个神经元，发出一个单一的值。但是对于这篇文章，在张量环境中描述事物会更容易，其中每个顶点表示由一行/一层神经元定义的向量。...在RNN中，图形具有循环，因此无论我们如何安排顶点，总是存在指向后方的边缘，也就是从其向量尚未计算的顶点开始。但是我们可以使用上一步的输出来处理。 ?...下图显示了输入序列中的前四个步骤。 ? 你可以注意到这个图它有多个输入 - 一个输入序列中的每个向量和多个输出。你可能已经注意到的第二件事是，这个图是非循环的。...因为展开的网络是DAG，我们可以像使用标准神经网络一样使用反向传播来训练它。但是这个展开的网络的输入不是来自序列的单个向量 - 它是整个序列，一次全部！...在反向传播步骤中，我们计算梯度并使用它们来更新权重矩阵MAMBMCMD。 由于我们有每个权重矩阵的多个副本，我们可能要为每个副本获得不同的渐变。
无限循环 如果条件永远不为假，则循环将变成无限循环。for 循环在传统意义上可用于实现无限循环。由于构成循环的三个表达式中任何一个都不是必需的，可以将某些条件表达式留空来构成一个无限循环。...也可以设置一个初始值和增量表达式，但是一般情况下，C++ 程序员偏向于使用 for(;;) 结构来表示一个无限循环。 注意：可以按 Ctrl + C 键终止一个无限循环。...三 、 c++进阶 基本输入输出、指针、引用 C++ 基本的输入输出 今天我们来熟悉一下C++ 编程中最基本和最常见的 I/O 操作。 C++ 的 I/O 发生在流中，流是字节序列。...当用户输入一个值，并按回车键，就会看到下列结果： 请输入您的名称：cplusplus您的名称是：cplusplus C++ 编译器根据要输入值的数据类型，选择合适的流提取运算符来提取值，并把它存储在给定的变量中...在 C++ 中，我们使用类来定义我们自己的抽象数据类型（ADT）。
该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量，并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度，以找到最相似的结果。 余弦相似度是比较文档相似度的一种常用方法，因为它适用于词频等对分析非常重要的数据。...它反映了单个矢量维度的相对比较，而不是绝对比较。在这篇文章中，我不会深入研究余弦相似度背后的数学，但是要理解它是一个内积空间中两个非零向量之间的相似性度量。 ?...在我把数据放入一个dataframe后，我删除了包含重复描述的行和有空价格的行。我还将数据限制在获得超过200条评论的葡萄酒品种上。 通过剔除评论数少于200的品种，我得到了54个葡萄酒品种。...使用pip安装: pip install nmslib 如前所述，我们希望使用余弦相似度作为度量，用于比较用户输入和葡萄酒描述。我们需要找到最接近搜索向量的向量。...然后，可以使用NMSLIB返回用户查询向量的k个最近邻。我把k设为20，但你可以随意实验。
然而，我所描述的设计权衡在 C++、其他静态类型和 AOT 编译的编程语言中是相同的。 3. 我将会使用反向模式自动微分。这样，我可以很容易地通过多输入的任意（静态）计算图进行反向传播。...表示计算图 我们选择什么样的数据结构来表示计算图？我了解有以下两种方案： 1. 基于向量：所有计算节点都被连续地存储在一个向量中，并使用索引来寻址它们的父节点。...我们可以通过简单地沿着向量向前迭代来正确地执行前向传播，且没有重复的工作。 但是它也有缺点。 我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。...因为每个节点可以重复使用任意次数，我用 Rust 中的 Rc相当于 C++中的 shared_ptr。...目前为止，我已经使用了第二种方案：通过将每个 LSTM 单元的输出值装入 trait object 来将其具体类型删除。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
人工智能领域主要使用 Python 3，建议安装 Python 3 版本。你也可以使用如下命令来查看当前安装的是哪个版本： ?...向量化和矩阵 深度学习神经网络模型包含了大量的矩阵相乘运算，如果使用 for 循环，运算速度会大大降低。Python 中可以使用 dot 函数进行向量化矩阵运算，来提高网络运算效率。...显然，两个矩阵相乘，使用 for 循环需要大约 100 ms，而使用向量化矩阵运算仅仅需要大约 1 ms，效率得到了极大的提升。...简而言之，就是 Python 中可以对不同维度的矩阵进行四则混合运算，但至少保证有一个维度是相同的。下面我举几个简单的例子，你就明白了。 ? 是不是觉得广播机制很方便？...这种定义实际应用中可能会带来一些问题，如果我们想要定义行向量或者列向量的话，最好这样写： ? 另外，我们还可以使用 assert 语句对向量或者数组维度进行判断。
现在遇到这种问题，写出了暴力递归的做法，大家肯定都能条件反射般地用缓存来优化算法了。...这边已经不需要我卖关子了，咱们直接上代码： private int knapsackRecursive(Integer[][] dp, int[] profits, int[] weights, int...所以我们最多进行了NC次计算，所以我们的时间复杂度下降到了O(NC)，但是现在想必大家也都能发现都发觉了通常光缓存是达不到最优的，那我们再来试试从另一个方向，采用自下而上的方式来思考这个问题。...（又到了激动人心的环节了!） 本质上，我们还是想在上面的递归过程中，对于每一个索引，每一个剩余的可容重量，我们都想在这一步获得可以的最大收益。...最后我们得到了想获得最大收益的公式：dp[index][c] = max (dp[index-1][c], profit[index] + dp[index][c-weight[index]])。
这与前面的图表看起来有点不同，但是这是因为输入 x 不再是 20 个独立的数字，而是包含 20 个元素的向量。权重由矩阵 W 表示。因此，之前的点积被单个矩阵乘法替代了。 还有一个输入 y。...我还说过 x 是一个向量——或者说一个一阶张量——但是我们将把它当作一个矩阵。同样 y 也是如此。这使我们可以一次性计算整个数据集的损失。 单个样本有 20 个数据元素。...如果你想在应用程序中使用此分类器来分辨来自麦克风的音频或录音中说话人的性别，那么你首先必须从音频数据中提取这些声学属性。...现在我们想在训练集上实际训练它。 训练分类器 训练通常是一个无限循环的过程。...训练是一个循环过程，因此 train_op 结点要运行很多很多次。在每一次迭代过程中，反向传播机制就会使权重 W 和 b 做出微小的变化。多次训练后，我们一般能得到权重的最优或较优值。
C11的很多特性都让原本难以编写的C++变得方便许多，我越来越喜欢C++了。这篇同样会稍长一些，这次试了很多代码。...用了很多次了也比较熟悉，没怎么注意过的点有：（1）可以用大于号小于号来比较，是按照字典排序比较的，a>A。（2）string对象从标准输入中读入时，会自动忽略头尾的空白符。...这里可以看到我遍历字符串使用的是一种比较特殊的for，这是C11增加的range-for，括号中冒号前的是从后面的序列中得到的一个对象，这种写法在很多现代语言中都被支持了。...3.3 字符串有string来替代，相似的，C++创造了vector(向量)来替代C风格的数组。这个替代相对来说没有那么必要，但是还是很有用。...由于写起来比较麻烦，大多数时候使用auto来表示会更舒服。 获得一个容器的迭代器可以使用支持的容器自带的函数begin()和end()，想要得到常量迭代器的话就使用cbegin()和cend()。
然而，我所描述的设计权衡在 C++、其他静态类型和 AOT 编译的编程语言中是相同的。 3. 我将会使用反向模式自动微分。这样，我可以很容易地通过多输入的任意（静态）计算图进行反向传播。...表示计算图 我们选择什么样的数据结构来表示计算图？我了解有以下两种方案： ? 1. 基于向量：所有计算节点都被连续地存储在一个向量中，并使用索引来寻址它们的父节点。...我们可以通过简单地沿着向量向前迭代来正确地执行前向传播，且没有重复的工作。 但是它也有缺点。 我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。...对节点向量使用 sum 类型的最后一个缺点是它会导致一个封闭的系统（类似于 Scala『s 的 封闭特性）：库的下游用户不能添加新的节点类型。...因为每个节点可以重复使用任意次数，我用 Rust 中的 Rc相当于 C++中的 shared_ptr。
但是有些东西会阻碍你前进。 首先，如果你跟我一样，像个孩子一样讨厌数学。我发现了主要原因是我的老师从来没想过回答最重要的问题。 为什么？ 为什么我要做这个？它是怎样应用到我的生活中的？...然而又很多时候，人们要用更多的数学术语来定义当下的数学术语。这就产生了一种无限循环的误解，就像用“大象像大象”来定义大象这个词一样。很好！现在我明白了！不能这样！...既有输入也有输出。我们将某些东西插入到方程变量中，而后循环访问步骤并获得输出。电脑也是一样的工作原理。现在神经网络背后大部分不可思议的成果均来自以下三个数学分支： 线性代数 集合论 微积分 什么是集？...该函数取变量 x，我将 x 的值设为2。然后它从0经过1、2、3、4一直循环到5，随后将这些数字附加到表中，最后在该表上运行一个总和来得到答案：62。 输入矩阵 我们将 2D 张量称为矩阵。...你需要术语背景来帮助理解。但是，我建议无论如何都要阅读这本书，因为在你浏览其它书籍时，可以将它作为参考指南。 我也建议你采用缓慢一点的办法，因为这里没有比赛。你不会得到半点的分数。
循环神经网络 循环神经网络（RNNs）是很受欢迎的模型，并且在很多NLP任务上已经取得了很好的表现。 循环神经网络使用了序列信息，如文本。在传统的前馈神经网络中，我们假设所有的输入是彼此独立的。...LSTMs 与RNNs没有根本不同的架构形式，但是它融合了额外的组件。 ? LSTM的关键是状态单元C(t),即横穿图顶部的水平线。除了仅仅只使用隐藏状态h(t)之外，单元状态是额外的方式来存储记忆。...4.获得评论情感 到目前为止，你已经了解了如何预处理数据，以及如何将评论输入LSTM网络中。现在，让我们讨论一下如何获得给定评论的情感。...对于每一个时间步长t，将向量x(t)输入LSTM网络中，得到输出向量y(t)。在不同的步长上进行此操作，直到输入向量为x(n)，n代表评论中全部单词的长度。...在最终的分类层中，需要将均值向量y_mean和权重矩阵W相乘。 以上描述的情感分析过程已经在我的GitHub repo上一个深度学习模型中实现。欢迎你来尝试和复现。
在推荐系统里面我们经常会使用基于矩阵分解的协同过滤的方法，去得到Latent feature vector，也就是潜在特征向量。...输入是一个one-hot编码的用户id，对于数据的隐层权重向量来说是代表用户特征矩阵。...skip-gram的输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量。也就是说，通过当前词来预测周围的词。 ?...Autoencoder利用AE来预测用户对物品missing的评分值，该模型的输入为评分矩阵R中的一行(User-based)或者一列(Item-based)，其目标函数通过计算输入与输出的损失来优化模型...我们出现了基于时间序列数据建模的循环神经网络RNN，把用户的session信息看作是历史序列数据，用户的行为CTR作为循环神经网络RNN的预测输出。 ?
序列是相互依赖的（有限或无限）数据流，比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。在对话中，一个句子可能有一个意思，但是整体的对话可能又是完全不同的意思。...RNN 对之前发生在数据序列中的事是有一定记忆的。这有助于系统获取上下文。理论上讲，RNN 有无限的记忆，这意味着它们有无限回顾的能力。通过回顾可以了解所有之前的输入。...网络通过反向传播误差来更新权重，进行学习。本文后续部分会对反向传播进行讨论。 基于时间的反向传播算法（BPTT） 现在我们了解了 RNN 是如何实际运作的，但是在实际工作中如何训练 RNN 呢？...循环网络的目的是要准确地对序列输入进行分类。这要靠误差值的反向传播和梯度下降来实现。但是前馈网络中使用的标准反向传播无法在此应用。 与有向无环的前馈网络不同，RNN 是循环图，这也是问题所在。...通过这种方式，我们可以在所有时间步中使用一层来保持相同的权重。
,vs,n]代表一个session中按照时间先后排序的用户点击序列，我们的目标是预测用户下一个要点击的物品vs,n+1 2.2 子图构建 我们为每一个Session构建一个子图，并获得它对应的出度和入度矩阵...模型的输入计算公式如下： ? 我们还是使用刚才的序列v1->v2->v3->v2->v4来一点点分析输入的过程。...有一丢丢的复杂，上面是我个人的理解的计算过程，大家可以作为参考。 上面的输入，我们充分考虑了图的信息，接下来，就是GRU单元了，这里的GRU单元没有太多变化，公式如下： ?...由上面的公式，整个学习的过程就是每个物品的向量独自进行循环，但是在每次输入的时候，会充分考虑图中的信息，简单化一下示意图如下： ? 图中我省略了一些不必要的线，不过我想你能够理解。...2.4 生成Session对应的嵌入向量 好了，经过T轮的图网络，我们得到了一个session中每个点击物品的向量，分别为[v1,v2,...,vn]，即下图中红色的部分我们已经获得了： ?
在推荐系统里面我们经常会使用基于矩阵分解的协同过滤的方法，去得到Latent feature vector，也就是潜在特征向量。...skip-gram的输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量。也就是说，通过当前词来预测周围的词。...Autoencoder利用AE来预测用户对物品missing的评分值，该模型的输入为评分矩阵R中的一行(User-based)或者一列(Item-based)，其目标函数通过计算输入与输出的损失来优化模型...我们出现了基于时间序列数据建模的循环神经网络RNN，把用户的session信息看作是历史序列数据，用户的行为CTR作为循环神经网络RNN的预测输出。 ? 五....总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
而RNN的出现，利用state层来存储前面t-1刻的信息，并循环传递在每次输出计算中，解决ngram做不到的完整信息保存的问题，如下图： ?...下面让我们以GRU为例子，具体看看RNN是怎么进行一次循环神经网络的计算的： ? 这边大家需要注意，与LSTM不同，GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合并成了更新门。...也是因为这些原因，在后面为实际应用的过程中，我也是选择了GRU来代替了LSTM做向量化及state层提取等等操作。...c0即可作为rnn的输入，有c0和z0，我们非常容易可以算出z1，得到z1后，重复上述的过程可以得到c1...，如此循环，直到结束。论文中的计算方式如下： ?...所以可优化的点我均在网络结构中标注了，但是我一直没有找到CNN再传统学习中比较好的应用方式，如果拿最后一个FC层的向量stacking实测效果并不理想，相关代码我也放在了GitHub中了，大家可以作为一个尝试性的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
