1.摘要 HSI----高光譜圖像(Hyperspectral Image)。所捕獲的光譜信息以及對應高光譜數據對象之間的非線性關系,使得傳統方法無法進行准確的分類。深度學習方法作為一個強有力的特征提取器,被用在高光譜圖像分類任務上。1.概括傳統機器學習方法用於HSIC上面的不足,然后了解深度 ...
轉載 在信息泛濫的時代,如何快速高效地萃取出有價值信息成為人們的當務之急,傳統的 推薦系統由此應運而生 而在諸多領域碩果累累的 深度學習也被應用於推薦系統,為后者注入新的動力。機器之心編譯的這篇論文,對深度學習在推薦系統中的應用現狀作了綜述性調研,以期進一步推動推薦系統研究的進展 對於發現的新問題,文中也給出了潛在的解決方案。 原文鏈接:https: arxiv.org pdf . .pdf 摘 ...
2018-01-17 15:23 0 2072 推薦指數:
1.摘要 HSI----高光譜圖像(Hyperspectral Image)。所捕獲的光譜信息以及對應高光譜數據對象之間的非線性關系,使得傳統方法無法進行准確的分類。深度學習方法作為一個強有力的特征提取器,被用在高光譜圖像分類任務上。1.概括傳統機器學習方法用於HSIC上面的不足,然后了解深度 ...
多源異構數據的混合推薦方法研究依然面臨着嚴峻的挑戰。 深度學習: (1)深度學習可通過學習一種 ...
作者:蔣天園 Date:2020-05-26 來源: 3D目標檢測深度學習方法數據預處理綜述 前言 這一篇的內容主要要講一點在深度學習的3D目標檢測網絡中,我們都采用了哪些數據預處理的方法,主要講兩個方面的知識 ...
作者:蔣天園 Date:2020-05-27 來源: 3D目標檢測深度學習方法之voxel-represetnation內容綜述(一) 前言 筆者上一篇文章有介紹了3D目標檢測中比較重要的數據預處理的兩個方面的內容,其一是 ...
0、什么是強化學習 強化學習是一類算法, 是讓計算機實現從一開始什么都不懂, 腦袋里沒有一點想法, 通過不斷地嘗試, 從錯誤中學習, 最后找到規律, 學會了達到目的的方法. 這就是一個完整的強化學習過程。 原來計算機也需要一位虛擬的老師, 這個老師比較吝嗇, 他不會告訴你如何移動 ...
一個合適的監督學習算法進行訓練,得到模型后,為客戶推薦偏好的內容,如頭條的話,就是咨詢和文章,美團的就是 ...
Dropout層在神經網絡層當中是用來干嘛的呢?它是一種可以用於減少神經網絡過擬合的結構,那么它具體是怎么實現的呢? 假設下圖是我們用來訓練的原始神經網絡: 一共有四個輸入x_i,一個輸出y。Dropout則是在每一個batch的訓練當中隨機減掉一些神經元,而作為編程 ...
學習教材是鄧力和俞棟寫的“深度學習方法及應用”,是一本綜述性的書。 1、深度學習全稱應該是深度結構學習,采用多層的、非線性信息處理方法,大概就是結構比較深的神經網絡算法,也是包括輸入層、隱層(多層)、輸出層組成的多層網絡,只有相鄰層節點之間有連接,同一層以及跨層節點之間相互無連接,每一層可以看作 ...