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DL碎片2】神经网络优化算法

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列,是我学习深度学习一路上点点滴滴记录,是从Coursera网课、各大博客、论文学习以及自己实践总结而来。...---- 【DL碎片1】讲了神经网络参数初试化,可以看到不同初始化方法对我们学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们梯度下降算法,使得我们学习更快,学习效果更佳。...我们训练时候,跑完一个mini-batch就把W和b更新一次,这样的话,在一个epoch,我们就已经把参数更新了5000次了!...一开始我估计时间应该差不多,因为我们迭代40000次相当于40000个epoch,我前面只是说一个epochmini-batch更新次数更多,没想到居然也更快(因为我觉得一个epoch操作变多了...对于Momentum效果不那么明显现在,吴恩达解释是在learning-rate太小以及数据集比较简单情况下,momentum发挥不了太大作用,因此本实验我们看不出惊人效果。

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DL碎片4】深度学习超参数调节

从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上点点滴滴记录,是从Coursera网课、各大博客、论文学习以及自己实践总结而来。...这些参数我们是不用调,是模型来训练过程自动更新生成。...具体怎么调节,在不同场景基本都不同,没有统一标准说learning rate取多少比较好、epochs多少比较好,都是在在实际情况反复试验。...吴恩达很形象地用两种动物来形容在实践我们训练一个模型两种方法: 熊猫法(Panda) VS....具体细节还是需要我们在实践不断去尝试,以及可以多看看一些成功神经网络结构参数都是怎么设置,作为借鉴。 ----

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RS Meet DL(67)-计算广告COEC简介

最近工作接触比较多是COEC(Click on Expected Click),本篇文章就来简单介绍一下其概念。 在《计算广告》一书中,已对其概念做出了介绍,感兴趣同学也可以进行参考。...当给你两个广告,广告A点击率是0.3,广告B点击率是0.2,那能说明广告A质量好于广告B么?单从点击率来看,确实是这样,但假设我再告诉你曝光数据: ?...有了这个点击率数据,我们就可以计算广告A和广告B期望点击次数:sum(每个位置曝光 * 每个位置期望点击率): ?...那么我们是不是可以拿实际点击数和期望点击数比值来更准确判断广告质量好坏呢?是的,实际点击数除以期望点击数,便是本文要介绍COEC: ?...在推荐系统,排在后面的广告本身质量一般比前面的差,广告质量差距会导致后面位置期望点击率偏低。 2、第二种方法是搞一个小流量实验组,对广告进行随机排序,这样一段时间后,再统计每个位置点击率。

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HTML5拖放功能

HTML5拖放API功能直接实现拖放操作,而且拖放范围已经超出浏览器边界,HTML5提供文件api支持拖拽多个文件并上传。...要学会掌握html5拖放api和 文件api,光标拖放事件,从web网页上访问本地文件系统。...拖放api 在html5拖放api重点: 第一,为页面元素提供了拖放特性; 第二,为光标增加了拖放事件; 第三,提供了用于存储拖放数据DataTransfer对象 draggable特性 draggable...光标拖放事件 在html5提供了7个与拖放相关光标事件: 按照时间顺序: 第一,开始拖拽时触发事件,事件作用对象是被拖拽元素-dragstart事件 第二,拖放过程触发事件,事件作用对象是被拖拽元素...-drop元素 第七,在拖放操作结束时触发,事件作用对象是被拖拽元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5提供了DataTransfer对象,用来支持拖拽数据存储。

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统冷启动

先说说为何改了标题吧,之前使用中文的话,前缀实在太长了,分享到群聊时候,真正标题根本不知道是什么。因此从本文开始,我们使用RS Meet DL来替换原来标题推荐系统遇上深度学习。...本文是推荐系统遇上深度学习系列第五十一篇文章,来谈谈推荐系统冷启动解决吧。 1、冷启动问题分类 咱都知道,冷启动问题是推荐系统面临难题之一。...比如两个用户都是通过微博登录,而他们在微博是互相关注状态,那么我们就可以通过其好友行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品行为进行推荐 与第三方登录不同。...这里说是使用同平台其他产品行为进行推荐。最典型例子就是腾讯。...分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐应用,感兴趣同学可以看一下原书,这里就不再赘述。 在电商领域推荐,常见召回策略是通过计算物品之间embedding相似度。

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DL】一文读懂深度学习Normalization模型

这个例子隐层三个神经元在某刻进行 Normalization 计算时候共用了同一个集合 S,在实际计算,隐层神经元可能共用同一个集合,也可能每个神经元采用不同神经元集合 S,并非一成不变...3.2 CNN 网络 BN 了解了前向神经网络 BatchNorm,接下来介绍 CNN BatchNorm,读者可以先自行思考下如果由你来主导设计,在 CNN 究竟应该如何确定神经元集合...CNN Batch Norm 另外一种角度理解 描述起来似乎有些复杂,但是从概念上,其实可以把 CNN 卷积层想象成前向神经网络一个隐层,然后把对应某个卷积核想象成 MLP 隐层一个神经元节点...MLP LayerNorm ? 图 12. CNN LayerNorm ? 图 13....图 14 CNN Instance Normalization 我们回想下图 8 代表 CNN Batch Normalization,可以设想一下:如果把 BN Batch Size

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HTML5DOM扩展(一)

---- theme: channing-cyan 这是我参与8月更文挑战第22天,活动详情查看:8月更文挑战 我们都知道HTML5与之前html是截然不同方向,html5规范新增了很多DOM节点操作...我们下面来展开说一下 css类扩展 伴随着HTML4发展,class类使用也逐渐变多,主要是我们用css属性也变多了,其中有俩个DOM扩展方法被广泛使用。...一个是获取css类元素,还有一个是实现类名增删改查。...IE9版本以上浏览器都支持这个属性。 classList属性 classList更加方便了我们添加和删除class类,它也有length属性,还可以通过item()或者数组括号来获取其中元素。...contains() 判断内容是否存在类,返回是布尔值 remove()顾名思义啦,删除 toggle() 如果存在指定内容的话就删除,如果不存在的话就添加。

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前端|HTML5网络存储

传统方式使用document.cookie来进行存储,但是由于其存储空间只有4KB左右,并且需要复杂操作进行解析,给发开者带来很多不便,为此,HTML5规范提出了网络存储解决方案。...2.2 localStorage实现本地存储 localStorage作为HTML5 Web StorageAPI之一,主要作用是进行本地存储。...2.2.1 localStorage方法属性 方法属性 描述 setItem(key,value) 该方法接收一个键名和值作为参数,将会把键值对添加到存储,如果键名存在,则更新其对应值 getItem...数据保存在浏览器内存,当浏览器关闭后,内存将被自动清除,需要注意是,sessionStorage存储数据只在当前浏览器窗口有效。...两种存储方式都比较实用,我们在设计前端页面时,可以根据相应用户访问情况预测来增添相应js,既增加了用户浏览体验,又能实现存储管理高效性,合理利用存储空间。

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HTML5download属性应用

2015-09-22 01:43:08 写这篇文章主要是来向大家介绍一下HTML5当中download属性用法和之前下载区别。需要朋友可以看一下。...在以往传统html下载文件样式是这样 下载 而在HTML 5浏览器,可以支持download属性了,如下: 下载 download属性好处在于,在用户下载文件时候,显示在用户浏览器 “另存”为文件显示框...,显示是这个downloader属性显示 东西了,比较友好 HTML5里,download属性为下载文件取一个合适名字,而不是使用原生服务器文件名。...在这个例子,文件将被下载为test.txt。download属性同时开启了一个强制下载。 这个属性在存在文件交互地方非常有用,在服务器端文件名需要是及其独特(上例文件名就很独特不是吗?)

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HTML5引入关键特性

不指定变化后内容如何保存 contextmenu 定义menu元素DOM id作为定义钙元素特性上下文菜单 data-X 制定可以包含在标签用户定义元数据,而不必担心这些元数据与当前特性或者未来特性冲突...使用这种类型特性可以避免创建自定义特性或者过载class特性常见方法 draggable 定义特性时,允许元素与其内容可以被拖放 hidden 在HTML5,所有元素都可以有hidden特性,用于表示元素不相关...这是一个可选特性,如果使用该特性,那么就必须将其放置在设置itemscope和itemtype两个特性元素。...在默认情况下,只在包含itemscope特性子元素寻找。然而,如果数据相互交叉,只有唯一一个父项时,这个特性就没有意义了。在这里,itemref特性可以设置为在一组由空格分割开子元素寻找。...该特性是可选,但是如果使用它,就必须将其放置在设置了itemscope特性元素 itemtype 该特性要与itemscope特性结合使用,用于定义一个microdata项全局类型。

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RS Meet DL(62)-电商推荐特殊特征蒸馏

但简单模型有时难以保证预测精度,因此一种做法是训练一个复杂模型作为老师来指导这个简单模型训练。这种教师-学生训练模式,便称为蒸馏。...1、背景 在淘宝推荐系统,整个推荐流程可以分为下面的三个阶段: 首先是候选集生成阶段(candidate generation),接下来是粗排阶段(coarse-grained ranking),最后是精排阶段...在粗排阶段,主要任务是预估精排阶段返回候选集中每个物品点击率,然后选择最高一些物品进入精排阶段。...因此实际应用,融合Model Distillation和Privileged Features Distillation,便得到Unified Distillation。...但是,如果先训练Teacher网络,在阿里实际场景需要数天时间。

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DL】一文读懂深度学习N种卷积

信号处理卷积与互相关之间差异 在深度学习,卷积过滤器不经过反转。严格来说,这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习,直接将其称之为卷积更加方便。...这没什么问题,因为过滤器权重是在训练阶段学习到。如果上面例子反转函数 g 是正确函数,那么经过训练后,学习得到过滤器看起来就会像是反转后函数 g。...因此,在训练之前,没必要像在真正卷积那样首先反转过滤器。 二、3D 卷积 在上一节解释,我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言,我们仍在深度学习称之为 2D 卷积。...对某些应用(比如生物医学影像 3D 分割/重构)而言,这样 3D 关系很重要,比如在 CT 和 MRI ,血管之类目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。...(在后者例子,形义分割首先会提取编码器特征图,然后在解码器恢复原来图像大小,使其可以分类原始图像每个像素。) 实现上采样传统方法是应用插值方案或人工创建规则。

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RS Meet DL(76)-CVR预估延迟反馈问题建模

1、背景介绍 在展示广告场景,有多种多样计费方式,如按每次展示计费CPM、按每次点击计费CPC、以及按每次转化计费CPA。...上述做法,对于matching window设定至关重要,如果matching window设置较短,那么可能会有更多样本被错误标记为负样本,如果设置较长,那么每次更新模型,所使用样本至少是...(如果最终没有转化,就不会有对应D) E : 目前距点击行为发生时间间隔 首先来看下Y和C关系。...模型训练只能围绕当前获得到标记展开,因此通过概率转换,使用建模目标的概率计算方法来表示数据样本,从而通过样本训练,来优化上述两部分目标。而最终在线上使用时,只预测最终转化概率即可。...本文提出建模思路还是比较巧妙,虽然是2014年文章,还是值得一读

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DL】一文读懂深度学习N种卷积

信号处理卷积与互相关之间差异 在深度学习,卷积过滤器不经过反转。严格来说,这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习,直接将其称之为卷积更加方便。...这没什么问题,因为过滤器权重是在训练阶段学习到。如果上面例子反转函数 g 是正确函数,那么经过训练后,学习得到过滤器看起来就会像是反转后函数 g。...因此,在训练之前,没必要像在真正卷积那样首先反转过滤器。 二、3D 卷积 在上一节解释,我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言,我们仍在深度学习称之为 2D 卷积。...对某些应用(比如生物医学影像 3D 分割/重构)而言,这样 3D 关系很重要,比如在 CT 和 MRI ,血管之类目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。...(在后者例子,形义分割首先会提取编码器特征图,然后在解码器恢复原来图像大小,使其可以分类原始图像每个像素。) 实现上采样传统方法是应用插值方案或人工创建规则。

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HTML5设计原理(

答案是,这是在Internet Explorer触发标准模式最少字符数目。我认为这也说明了HTML5规范本质:它不追求理论上完美。... 在HTML5,我只要简单地把所有内容都包装在一个链接元素中就行了。...在HTML5,这些元素都可以换掉。说起新增语义元素,它们价值一方面可以这样来体现:“嘿,看啊,这样多好,用HTML5新增元素可以把这些div都替换掉。” ......在HTML5,只要你建立一个新内容块,不管用section、article、aside、nav,还是别的元素,都可以在其中使用H1,而不必担心这个块里标题在整个页面应该排在什么级别;H2、H3,...不要紧,但我可以告诉你,我认为这才是HTML5这些新语义标记真正价值所在。换句话说,我们现在有了独立元素了,这些元素标题级别可以重新定义。

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关于HTML5sessionStorage和localStorage

需求:     做项目的时大多数情况下我们需要对请求数据进行多次复用,为了降低请求次数我们需要对请求数据进行本地存储;    以前用cooking来存储为本地数据,HTML5后提出sessioStorage...cooking Cookie大小是受限,并且每次你请求一个新页面的时候Cookie都会被发送过去,这样无形浪费了带宽,另外cookie还需要指定作用域,不可以跨域调用。...SessionStorage: 将数据保存在session对象,所谓session是指用户在浏览某个网站时,从进入网站到浏览器关闭所经过这段时间会话,也就是用户浏览这个网站所花费时间就是session...Value:表示值,也就是你要存入Key值,可以按照变量赋值来理解。...可以很明显看到输出字符串,不是我们想要object。 所以就查资料啊。 发现了JSON。

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