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【DL碎片2】神经网络中的优化算法

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的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。 ---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化，可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法，使得我们的学习更快，学习效果更佳。 我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，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，因为我们迭代的40000次相当于40000个epoch，我前面只是说一个epoch中mini-batch更新的次数更多，没想到居然也更快（因为我觉得一个epoch中的操作变多了 对于Momentum的效果不那么明显的现在，吴恩达的解释是在learning-rate太小以及数据集比较简单的情况下，momentum发挥不了太大的作用，因此本实验中我们看不出惊人的效果。

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【DL碎片4】深度学习中的的超参数调节

从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。 这些参数我们是不用调的，是模型来训练的过程中自动更新生成的。 具体怎么调节，在不同的场景中基本都不同，没有统一的标准说learning rate取多少比较好、epochs多少比较好，都是在在实际情况中反复试验的。 吴恩达很形象地用两种动物来形容在实践中我们训练一个模型的两种方法： 熊猫法（Panda） VS. 具体的细节还是需要我们在实践中不断去尝试，以及可以多看看一些成功的神经网络结构的参数都是怎么设置的，作为借鉴。 ----

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    HTML5中的WebSocket

    而比较新的技术去做轮询的效果是Comet，使用了AJAX。但这种技术虽然可达到双向通信，但依然需要发出请求，而且在Comet中，普遍采用了长链接，这也会大量消耗服务器带宽和资源。 面对这种状况，HTML5定义了WebSocket协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。WebSocket 是HTML5一种新的协议。它是实现了浏览器与伺服器的双向通讯。 目前为止，Chrome和Safari的最新版本浏览器已经支持WebSockets了（win8测试版中的IE10也是支持的）。 客户端 在支持WebSocket的浏览器中，可以直接在Javascript中通过WebSocket对象来实现通信。 onkey(event)" /> 68 <button onclick="send()">Send</button> 69 </body> 70 </html> 服务器端 在.Net 4.5中，

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    RS Meet DL(67)-计算广告中的COEC简介

    最近工作中接触比较多的是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，感兴趣的同学也可以进行参考。 当给你两个广告，广告A的点击率是0.3，广告B的点击率是0.2，那能说明广告A的质量好于广告B么？单从点击率来看，确实是这样的，但假设我再告诉你曝光数据： ? 有了这个点击率的数据，我们就可以计算广告A和广告B的期望点击次数：sum(每个位置的曝光 * 每个位置的期望点击率）： ? 那么我们是不是可以拿实际点击数和期望点击数的比值来更准确的判断广告质量的好坏呢？是的，实际点击数除以期望点击数，便是本文要介绍的COEC： ? 在推荐系统中，排在后面的广告本身的质量一般比前面的差，广告质量的差距会导致后面位置的期望点击率偏低。 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，再统计每个位置的点击率。

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    HTML5中的拖放功能

    而HTML5的拖放API功能直接实现拖放操作，而且拖放的范围已经超出浏览器的边界，HTML5提供的文件api支持拖拽多个文件并上传。 要学会掌握html5中的拖放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中的拖放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的DataTransfer对象 draggable特性 draggable 光标拖放事件 在html5中提供了7个与拖放相关的光标事件： 按照时间的顺序： 第一，开始拖拽时触发的事件，事件的作用对象是被拖拽的元素-dragstart事件 第二，拖放过程中触发的事件，事件的作用对象是被拖拽的元素 -drop元素 第七，在拖放操作结束时触发，事件的作用对象是被拖拽的元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5中提供了DataTransfer对象，用来支持拖拽数据的存储。

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    【DL】一文读懂深度学习中的Normalization模型

    这个例子中隐层的三个神经元在某刻进行 Normalization 计算的时候共用了同一个集合 S，在实际的计算中，隐层中的神经元可能共用同一个集合，也可能每个神经元采用不同的神经元集合 S，并非一成不变 3.2 CNN 网络中的 BN 了解了前向神经网络中的 BatchNorm，接下来介绍 CNN 中的 BatchNorm，读者可以先自行思考下如果由你来主导设计，在 CNN 中究竟应该如何确定神经元集合 CNN 中 Batch Norm 的另外一种角度的理解 描述起来似乎有些复杂，但是从概念上，其实可以把 CNN 中的卷积层想象成前向神经网络中的一个隐层，然后把对应的某个卷积核想象成 MLP 隐层中的一个神经元节点 MLP 中的 LayerNorm ? 图 12. CNN 中的 LayerNorm ? 图 13. 图 14 CNN 中的 Instance Normalization 我们回想下图 8 代表的 CNN 中的 Batch Normalization，可以设想一下：如果把 BN 中的 Batch Size

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    RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

    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，分享到群聊的时候，真正的标题根本不知道是什么。因此从本文开始，我们使用RS Meet DL来替换原来的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的第五十一篇文章，来谈谈推荐系统中冷启动的解决吧。 1、冷启动问题的分类 咱都知道，冷启动问题是推荐系统中面临的难题之一。 比如两个用户都是通过微博登录的，而他们在微博中是互相关注的状态，那么我们就可以通过其好友的行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品中的行为进行推荐 与第三方登录不同。 这里说的是使用同平台其他产品中的行为进行推荐。最典型的例子就是腾讯。 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中的应用，感兴趣的同学可以看一下原书，这里就不再赘述。 在电商领域的推荐中，常见的召回策略是通过计算物品之间embedding的相似度。

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    HTML5中的DOM扩展（一）

    ---- theme: channing-cyan 这是我参与8月更文挑战的第22天，活动详情查看：8月更文挑战 我们都知道HTML5与之前的html是截然不同的方向，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的发展，class类的使用也逐渐变多，主要是我们用的css属性也变多了，其中有俩个DOM扩展的方法被广泛使用。 一个是获取css类的元素，还有一个是实现类名的增删改查。 IE9版本以上的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()或者数组的中括号来获取其中的元素。 contains() 判断内容是否存在类中，返回的是布尔值 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中的网络存储

    传统方式使用document.cookie来进行存储，但是由于其存储的空间只有4KB左右，并且需要复杂的操作进行解析，给发开者带来很多不便，为此，HTML5规范提出了网络存储的解决方案。 2.2 localStorage实现本地存储 localStorage作为HTML5 Web Storage的API之一，主要的作用是进行本地存储。 2.2.1 localStorage中的方法属性 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中，如果键名存在，则更新其对应的值 getItem 的数据保存在浏览器的内存中，当浏览器关闭后，内存将被自动清除，需要注意的是，sessionStorage中存储的数据只在当前浏览器窗口有效。 中的两种存储方式都比较实用，我们在设计前端页面时，可以根据相应的用户访问情况预测来增添相应的js，既增加了用户浏览的体验，又能实现存储管理的高效性，合理的利用存储空间。

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    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    信号处理中卷积与互相关之间的差异 在深度学习中，卷积中的过滤器不经过反转。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。但在深度学习中，直接将其称之为卷积更加方便。 这没什么问题，因为过滤器的权重是在训练阶段学习到的。如果上面例子中的反转函数 g 是正确的函数，那么经过训练后，学习得到的过滤器看起来就会像是反转后的函数 g。 因此，在训练之前，没必要像在真正的卷积中那样首先反转过滤器。 二、3D 卷积 在上一节的解释中，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，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。 对某些应用（比如生物医学影像中的 3D 分割/重构）而言，这样的 3D 关系很重要，比如在 CT 和 MRI 中，血管之类的目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。 （在后者的例子中，形义分割首先会提取编码器中的特征图，然后在解码器中恢复原来的图像大小，使其可以分类原始图像中的每个像素。） 实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。

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    HTML5中引入的关键特性

    不指定变化后的内容如何保存 contextmenu 定义menu元素的DOM id作为定义钙元素特性的上下文菜单 data-X 制定可以包含在标签中的用户定义的元数据，而不必担心这些元数据与当前的特性或者未来的特性冲突 使用这种类型的特性可以避免创建自定义特性或者过载class特性的常见方法 draggable 定义特性时，允许元素与其内容可以被拖放 hidden 在HTML5中，所有元素都可以有hidden特性，用于表示元素不相关 这是一个可选的特性，如果使用该特性，那么就必须将其放置在设置itemscope和itemtype两个特性的元素中。 在默认情况下，只在包含itemscope特性的子元素中寻找。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的子元素中寻找。 该特性是可选的，但是如果使用它，就必须将其放置在设置了itemscope特性的元素中 itemtype 该特性要与itemscope特性结合使用，用于定义一个microdata项的全局类型。

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    HTML5中download属性的应用

    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属性的用法和之前下载的区别。需要的朋友可以看一下。 在以往传统的html下载文件样式是这样的 下载 而在HTML 5浏览器中，可以支持download属性了，如下： 下载 download属性的好处在于，在用户下载文件的时候，显示在用户浏览器 中的“另存”为的文件显示框中 ，显示的是这个downloader属性中显示的 东西了，比较友好 HTML5里，download属性为下载的文件取一个合适的名字，而不是使用原生的服务器文件名。 在这个例子中，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的地方非常有用，在服务器端的文件名需要是及其独特的（上例中的文件名就很独特不是吗？）

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    RS Meet DL(62)-电商推荐中的特殊特征蒸馏

    1、背景 在淘宝的推荐系统中，整个推荐流程可以分为下面的三个阶段： ? 在粗排阶段，主要的任务是预估精排阶段返回的候选集中每个物品的点击率，然后选择最高的一些物品进入精排阶段。 因此实际应用中，融合Model Distillation和Privileged Features Distillation，便得到Unified Distillation。其结构示意图如下： ? 但是，如果先训练Teacher网络，在阿里的实际场景中需要数天的时间。因此，一种做法是同时训练Teacher网络和Student网络，二者的损失函数变为： ? 这么做虽然能够带来训练速度的提升，但有时候的效果是比较差的。这主要是由于在训练的初期，Teacher网络的精度不够，给出的结果容易误导Student网络。

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    RS Meet DL(76)-CVR预估中的延迟反馈问题建模

    1、背景介绍 在展示广告场景中，有多种多样的计费方式，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。 （如果最终没有转化，就不会有对应的D） E : 目前距点击行为发生的的时间间隔 首先来看下Y和C的关系。 同时，这里还有一条隐含的假设，即给定特征X，一组(C,D)的组合发生的概率，和E是无关的，即： ? 模型训练只能围绕当前获得到的标记展开，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中的样本，从而通过样本的训练，来优化上述两部分目标。而最终在线上使用时，只预测最终的转化概率即可。 本文提出的建模思路还是比较巧妙的，虽然是2014年的文章，还是值得一读的。

    90010

    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    信号处理中卷积与互相关之间的差异 在深度学习中，卷积中的过滤器不经过反转。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。但在深度学习中，直接将其称之为卷积更加方便。 这没什么问题，因为过滤器的权重是在训练阶段学习到的。如果上面例子中的反转函数 g 是正确的函数，那么经过训练后，学习得到的过滤器看起来就会像是反转后的函数 g。 因此，在训练之前，没必要像在真正的卷积中那样首先反转过滤器。 二、3D 卷积 在上一节的解释中，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，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。 对某些应用（比如生物医学影像中的 3D 分割/重构）而言，这样的 3D 关系很重要，比如在 CT 和 MRI 中，血管之类的目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。 （在后者的例子中，形义分割首先会提取编码器中的特征图，然后在解码器中恢复原来的图像大小，使其可以分类原始图像中的每个像素。） 实现上采样的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（中）

    答案是，这是在Internet Explorer中触发标准模式的最少字符数目。我认为这也说明了HTML5规范的本质：它不追求理论上的完美。

    在HTML5中，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中，这些元素都可以换掉。说起新增的语义元素，它们价值的一方面可以这样来体现：“嘿，看啊，这样多好，用HTML5新增的元素可以把这些div都替换掉。” <body>
    ... 在HTML5中，只要你建立一个新的内容块，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的标题在整个页面中应该排在什么级别；H2、H3， 不要紧，但我可以告诉你，我认为这才是HTML5中这些新语义标记的真正价值所在。换句话说，我们现在有了独立的元素了，这些元素中的标题级别可以重新定义。

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