推荐系统损失

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

作者在生成器中采用了三种常见的损失计算，在鉴别器中结合了最小二乘和相对论损失来改善模型训练。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

摘要知识图谱（KnowledgeGraph,KG）是人工智能领域的重要技术之一，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而，传统知识图谱构建依赖大量人工标注，成本高且效率低。

·2025-03-26 12:04

搜广推校招面经五十六

见【搜广推校招面经三十八】二、如何对普适性强的物品（如新华字典）设计指标进行降权2.1.问题背景普适性强的物品（如新华字典）在推荐系统或搜索排序中可能频繁出现，影响多样性和用户体验。

Y1nhl·2025-03-26 08:14

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，直接求解最小化损失函数的解析解

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

企业网络维护指南：如何确保 IT 设备高效运行？

网络中断、设备故障或安全漏洞可能会影响企业的生产力，甚至造成严重的财务损失。因此，定期维护IT网络设备是确保业务连续性和安全性的关键。

Sinokap·2025-03-26 06:27

探索CF-Loss：视网膜多类血管分割与测量的新视角

今天，我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss（Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction）。这

RockLiu@805·2025-03-26 06:24

第 1 章 | 开篇词：Dapp安全区块链安全 Web3安全区块链合约一旦部署，安全就是生死线

这不是开玩笑——写错1行代码，Curve损失6000万美金权限控制失误，bZx两次被黑，超5000万资产蒸发Reentrancy忽略了锁，TheDAO几乎摧毁了整个以太坊

白马区块Crypto100·2025-03-26 03:32

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

本集将带领您学习如何使用TensorFlow构建简单的神经网络，并深入理解其核心概念（如张量、计算图）以及神经网络的基本组件（如层、激活函数、损失函数）。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

Python 爬虫实战：书籍评论数据抓取与推荐系统构建

这些海量的评论数据中蕴含着丰富的信息，通过Python爬虫技术，我们可以抓取这些评论数据，并构建推荐系统，为读者提供个性化的书籍推荐。

西攻城狮北·2025-03-25 17:47

机器学习_正则化方法

它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），还有结合了两者优点的ElasticNet。

V文宝·2025-03-25 13:18

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python, C ++开发自然灾害预警APP

该APP旨在通过实时监测、数据分析和智能预测，为用户提供自然灾害（如地震、洪水、台风等）的预警信息，帮助用户提前采取防范措施，减少灾害带来的损失。

Geeker-2025·2025-03-25 01:17

理想发布的下一代自动驾驶架构MindVLA是什么？

以下是其关键技术及自动驾驶架构的演进分析：一、MindVLA的关键技术端到端+VLM双系统架构采用“视觉-语言-行为”（VLM）融合的端到端模型，直接从原始传感器数据生成驾驶决策，减少传统模块化流程的延迟和信息损失

AndrewHZ·2025-03-24 22:54

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证

ku_code_ku·2025-03-24 11:56

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

NebulaGraph被设计用来应对各种领域的图数据挑战，包括社交网络分析、推荐系统、网络安全监测等。无论是从数据量还是计算复杂度上，NebulaGraph都能够应对各种挑战，为用户提

一休哥助手·2025-03-24 11:26

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。

欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

线上一个隐匿 Bug 的复盘

但因为不涉及到资金损失，Bug修复后对数据进行修补，所以最终级别也是较低的。

Wu_Candy·2025-03-23 22:35

机器学习：让计算机学会思考的艺术

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：

UnknownBody·2025-03-23 17:46

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。

北极冰雨·2025-03-23 16:04

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

Temu跨境新风口：2025年开店必知的账号安全指南

账号被封、资金冻结、违规操作等问题频发，轻则影响销量，重则导致店铺损失惨重。因此，了解并遵循安全运营规则，是每位卖家成功的关键。

香菜9527·2025-03-23 08:36

《代码拯救世界》

《代码拯救世界》第一章：神秘的黑客组织“全球多个银行系统遭受黑客攻击，资金被大量转移，损失高达数十亿美元……”新闻播报员的声音在办公室里回荡，小陈的手心已经捏出了汗。

可问可问春风·2025-03-23 07:02

蓝桥大使【算法赛】----贪心算法

这里比较的难点在于sort排序的根据是什么，为什么是两人的报酬差，我的理解是当两人报酬差越大，那么总报酬的损失就越大，其实是缺少具体的证明的，但是通过就说明确实是这样。也就不深究证明了。

wyshh119·2025-03-23 01:59

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

2.批次管理的重要性：提高可追溯性：精准追踪物料和产品的来源、去向及生命周期，在质量问题或召回需求出现时，能快速锁定问题批次，降低损失。增强质量控制：监控不同批次产品的质量指标，及时发现和分析质

·2025-03-22 22:23

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

业务逻辑漏洞

危害性高：可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景：用户A通过篡改ID

波兰的蓝·2025-03-22 17:05

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式，以及

iiiiii11·2025-03-22 14:17

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

其中，Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性，它就像是一个高效的“压缩包”，在不损失数据内容的前提下，有效减少数据的

阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

搜广推校招面经五十三

Y1nhl·2025-03-22 08:15

搜广推校招面经五十五

腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。

Y1nhl·2025-03-22 07:07

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在

煜bart·2025-03-22 03:53

视频管理平台：应急安全生产的坚实护盾

它不仅能够实时监测生产环境，还能在事故发生时提供关键信息，帮助企业快速响应、降低损失。

智联视频超融合平台·2025-03-21 23:48

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

u-net系列算法

现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net++整体网络结构：特征融合，拼接更全面其实跟densenet思想一致把能拼能凑的特征全用上就是升级版了U-net++DeepSupervision：也是很常见的事，多输出损失由多个位置计算

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)

目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱

「已注销」·2025-03-21 03:29

路径问题（greedy）：地下城游戏

有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是

神里流~霜灭·2025-03-20 22:19

《网络安全应急响应技术实战指南》知识点总结（第1~2章网络安全应急响应概述和基础技能）

一、应急响应概念一个组织为应对各种意外事件的发生所做的准备，以及在时间发生之后所采取的措施，以减少突发事件造成的损失。

太菜是我的·2025-03-20 21:38

神经网络基础之正则化

核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

2024年六大勒索攻击事件大盘点，“反勒索”思维助企业提前破局

超20亿美元，这是2024年一场勒索攻击企业带来的直接经济损失。然而，这场攻击的“代价”远不止于此。这是真实发生在美国的事件。

科技云报道·2025-03-20 03:43

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

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