深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
原文：因子分解機(FM) 和深度神經網絡(DNN)
在Baidu上以FM和DNN為關鍵詞搜索的結果中，我找遍了都沒看明白FM和DNN怎么能聯系在一起，上周在導師討論會的壓力下，終於自己想明白了，這里記錄一下。 在上一篇blog中，已經介紹了FM模型，對FM模型進行求解后，對於每一個特征 x i 都能夠得到對應的隱向量 v i ，那么這個 v i 到底是什么呢 想一想Google提出的word vec，word vec是word embedding ...
2018-03-10 23:56 0 2589 推薦指數：
相關推薦
因子分解機 FM
特征組合 人工方式的特征工程，通常有兩個問題： 特征爆炸 大量重要的特征組合都隱藏在數據中，無法被專家識別和設計 針對上述兩個問題，廣度模型和深度模型提供了不同的解決思路。 廣度模型包括FM/FFM等大規模低秩(Low-Rank)模型，FM/FFM通過對特征的低秩展開 ...
因子分解機(FM)
1. FM算法 FM（Factor Machine，因子分解機）算法是一種基於矩陣分解的機器學習算法，為了解決大規模稀疏數據中的特征組合問題。FM算法是推薦領域被驗證效果較好的推薦算法之一，在電商、廣告、直播等推薦領域有廣泛應用。 2. FM算法優勢 特征組合：通過對兩兩特征組合 ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和DNN(深度神經網絡)
本文轉載修改自：知乎-科言君 感知機(perceptron) 神經網絡技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt ...
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)
CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、DNN(深度神經網絡)的內部網絡結構有什么區別？ DNN以神經網絡為載體，重在深度，可以說是一個統稱。RNN，回歸型網絡，用於序列數據，並且有了一定的記憶效應，輔之以lstm。CNN應該側重空間映射，圖像數據尤為貼合此場景。 DNN以神經網絡 ...
深度學習——深度神經網絡（DNN）反向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...
【原創】深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)
線性模型通過特征間的現行組合來表達“結果-特征集合”之間的對應關系。由於線性模型的表達能力有限，在實踐中，只能通過增加“特征計算”的復雜度來優化模型。比如，在廣告CTR預估應用中，除了“標題長度、描述 ...
深度神經網絡（DNN）的正則化
和普通的機器學習算法一樣，DNN也會遇到過擬合的問題，需要考慮泛化，這里我們就對DNN的正則化方法做一個總結。 1. DNN的L1&L2正則化 想到正則化，我們首先想到的就是L1正則化和L2正則化。L1正則化和L2正則化原理類似，這里重點講述DNN的L2正則化 ...