慕課:《深度學習應用開發-TensorFlow實踐》 章節:第十一講 Deep Dream:理解深度神經網絡結構及應用 TensorFlow版本為2.3 目錄 Deep Dream技術原理簡述 噪音圖像起點單層網絡單通道 導入 ...
Deep Dream是谷歌公司在 年公布的一項有趣的技術。在訓練好的卷積神經網絡中,只需要設定幾個參數,就可以通過這項技術生成一張圖像。 本文章的代碼和圖片都放在我的github上,想實現本文代碼的同學建議大家可以先把代碼Download下來,再參考本文的解釋,理解起來會更加方便。 疑問: 卷積層究竟學習到了什么內容 卷積層的參數代表的意義是什么 淺層的卷積和深層的卷積學習到的內容有哪些區別 設 ...
2020-04-15 16:42 0 1377 推薦指數:
慕課:《深度學習應用開發-TensorFlow實踐》 章節:第十一講 Deep Dream:理解深度神經網絡結構及應用 TensorFlow版本為2.3 目錄 Deep Dream技術原理簡述 噪音圖像起點單層網絡單通道 導入 ...
模型並應用在自適應系統里面的。首發於流利說技術團隊公眾號原文鏈接 一、應用背景 自適應學習是什么 ...
首先為什么會有Deep learning,我們得到一個結論就是Deep learning需要多層來獲得更抽象的特征表達。 1.Deep learning與Neural Network 深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦 ...
推薦系統模型演化 目錄 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...
背景 這一篇我們從基礎的深度ctr模型談起。我很喜歡Wide&Deep的框架感覺之后很多改進都可以納入這個框架中。Wide負責樣本中出現的頻繁項挖掘,Deep負責樣本中未出現的特征泛化。而后續的改進要么用不同的IFC讓Deep更有效的提取特征交互信息,要么是讓Wide更好的記憶樣本信息 ...
之前總結了PNN,NFM,AFM這類兩兩向量乘積的方式,這一節我們換新的思路來看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前輩,DCN在ResNet上進一步創新,為高階特征交互提供了新的方法並支持任意階數的特征交叉。 以下代碼針對Dense輸入更容易理解模型結構 ...
前言: 本次主要是練習下ICA模型,關於ICA模型的理論知識可以參考前面的博文:Deep learning:三十三(ICA模型)。本次實驗的內容和步驟可以是參考UFLDL上的教程:Exercise:Independent Component Analysis。本次實驗完成的內容 ...
基礎知識: 在sparse coding(可參考Deep learning:二十六(Sparse coding簡單理解),Deep learning:二十九(Sparse coding練習))模型中,學習到的基是超完備集的,也就是說基集中基的個數比數據的維數還要大,那么對一個 ...