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通过FNN算法进行特征组合的商品推荐详细教程有代码+数据

CTR表示Click-Through-Rate点击率，CTR=点击量/展示量。方法概述：本教程包括以下内容：从原始的数据文件中加载数据、缺失值填充、特征

数学是算法的灵魂·2022-11-26 18:47

【目标检测】YOLO数据集划分：训练集/验证集/测试集

）、测试集（20%）importosimportshutilimportrandomrandom.seed(0)defsplit_data(file_path,new_file_path,train_rate

ericdiii·2022-11-26 13:18

FFplay文档解读-25-音频源，音频接收器

sample_rate传入音频缓冲区的采样率。sample_fmt传入音频缓冲区的样本格式。来自'libav

【零声教育】音视频开发进阶·2022-11-25 21:32

2-4 李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办（三）自动调整学习率（Adaptive Learning Rate）

上一篇文章2-3李宏毅2021春季机器学习教程-类神经网络训练不起来怎么办（二）批次与动量（BatchandMomentum）介绍了机器学习时训练神经网络的第二个策略：批次与动量。下面介绍第三个策略：自动调整学习率。在训练一个Network时，criticalpoint其实不一定是你会遇到的最大的障碍，今天要告诉大家的是一个叫做AdaptiveLearningRate的技术，给每一个参数不同的le

双木的木·2022-11-25 20:43

【图像压缩】CLIC2021 Winner 《Perceptual Learned Image Compression With Continuous Rate Adaptation》

updating......CLIC2021Image赛道获胜者1绪论本文提出了一种感知学习图像压缩框架，使用率失真、感知和对抗损失用端到端的方式训练网络。为了有效给不同图像区域分配比特数，在可变比特率自适应框架中提出了感兴趣区域（ROI）技术。本文还研究了低比特率（0.075bpp）下的训练稳定性以及E2E优化框架相对于后处理框架的优越性。本文提出的框架在宽比特范围上获得了很好的重建效果。2提出

hahalidaxin·2022-11-25 19:19

深度学习调参技巧

深度学习调参技巧一、寻找合适的学习率（learningrate）二、learning-rate与batch-size的关系三、权重初始化四，dropout五，多模型融合六、差分学习率与迁移学习七、多尺度训练八

Ap21ril·2022-11-25 17:22

TC队列配置——HTB和HFSC

HTB队列：可以精确控制速度，并可以采用优先级模式，高优先级队列抢占更高带宽burst，cburst约为rate的100分之一上了200mb，HTB分配不准确！

Theory D·2022-11-25 16:55

Adam和学习率衰减（learning rate decay）

1、梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：其中，η是学习率，θt是第t轮的参数，J(θt)是损失函数，∇J(θt)是梯度。在最简单的梯度下降法中，学习率ηη是常数，是一个需要实现设定好的超参数，在每轮参数更新中都不变，在一轮更新中各个参数的学习率也都一样。为了表示简便，令，所以梯度下降法可以表示为：2、Adam更新参数Adam，全称AdaptiveMomentEstimation，是一种优化器

纸上得来终觉浅～·2022-11-25 05:40

深度学习网络output出现nan

这个时候在可能出现运算不稳定的地方增加一些稳定系数就好了，比如：1.在分母的位置增加一个稳定数exp_st_sum=exp_st_with_target.sum(dim=1,keepdim=True)+1e-6exp_st_rate

FlowerLSY·2022-11-24 22:01

论文阅读 | Bringing a Blurry Frame Alive at High Frame-Rate with an Event Camera

前言：这是一篇事件相机面向去糊方向的文章。发表在了CVPR2019oral，之后也改进出了一篇PAMI。内容主要是对事件相机的成像原理和图片的模糊原理进行建模，整理出公式并给出了优化函数，通过不断调整阈值C似的图像变得锐利清晰。论文：【here】代码：codeBringingaBlurryFrameAliveatHighFrame-RatewithanEventCamera目的根据事件相机拍到的一

btee·2022-11-24 20:25

深度学习入门：手写体识别

mnist手写体识别train_times=2500learning_rate=0.06预计用时24min202

XianhengL·2022-11-24 16:21

pytorch-task2

numpy实现梯度下降x=1learning_rate=0.1epochs=50y=lambdax:x**2-1forepochinrange(epochs):print(epoch,x)dx=2*xx

伽音·2022-11-24 06:59

base model第七弹：pytorch使用warm up、consine learning rate、label smooth、apex混合精度训练、梯度累加

文章目录warmup与consinelearningratelabelsmoothapex混合精度训练梯度累加所有代码已上传到本人githubrepository：https://github.com/zgcr/pytorch-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training如果觉得有用，请点个star哟！下列代码均在pytorch1.4版本中测试过，确认正确无误。warmup与c

一骑走烟尘·2022-11-24 01:31

nginx 限流模块和fail2ban搭配使用

ngnix的限流模块主要有三个：limit_conn限制某个ip的tcp连接数目或者限制某个server（网站）整体的连接数目limit_rate现在每个请求的数据大小limit_req限制某个ip的请求次数其中效果最明显的是第三个

卢衍飞·2022-11-23 23:25

python 爱心代码

__init__(self,curve="heart",title="LoveU",frame_num=20,seed_points_num=2000,seed_num=None,highlight_rate

jakeonil·2022-11-23 12:12

Python学习笔记--Pytorch--卷积神经网络

regularizationdevice=torch.device('cuda:0')net=MLP().to(device)optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=learning_rate

花季秃头少女·2022-11-23 08:38

【强化学习】Policy Gradients代码注释版本

importgym#importtensorflowastfimportnumpyasnp#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactor折扣因子LEARNING_RATE

小柴柴是也·2022-11-23 08:25

#Reading Paper# 【曝光偏差】WWW 2022 UKD: Debiasing Conversion Rate Estimation via Uncertainty-regularized

#论文题目：【曝光度偏差】UKD:DebiasingConversionRateEstimationviaUncertainty-regularizedKnowledgeDistillation（UKD：通过不确定性正则化知识蒸馏的去偏转化率（CVR）估计）#论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.08024.pdf#论文源码开源地址：暂无#论文所属会议：WWW2022#论

堇禤·2022-11-23 03:59

#Reading Paper# Learning Graph Meta Embeddings for Cold-Start Ads in Click-Through Rate Prediction

#论文题目：LearningGraphMetaEmbeddingsforCold-StartAdsinClick-ThroughRatePrediction（基于图神经网络和元学习的冷启动推荐算法）#论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.08909#论文发表网站：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462879#论文源码开源地址

堇禤·2022-11-23 03:28

RNN在图像压缩领域的应用-Variable rate image compression with recurrent neural networks

VariableRateImageCompressionwithRecurrentNeuralNetworksRNN在图像压缩领域应用最经典的一篇，由Google的GeorgeToderici提出。原文连接:VariableRateImageCompressionwithRecurrentNeuralNetworks文章提出了一种基于卷积和反卷积LSTM的RNN网络框架，并强调该网络框架有如下技术

Reflect2022·2022-11-23 03:44

学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）

不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”（MSE）分类任务中的评价标准更为全面，下面着重介绍分类评价任务中的模型性能度量标准1.错误率（error_rate

MrShuang123·2022-11-23 00:50

pyecharts为什么画不出来图

importpandasaspdimportpyecharts.optionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.globalsimportThemeTypedata=pd.read_csv('presidential_approval_rate.csv

qq_55951936·2022-11-23 00:17

Pytorch实现LSTM对股票进行多步预测

数据处理defpreprocess_data(data,time_len,rate,seq_len,pre_len):train_size=int(time_len*rate)train_data=data

深度学习的小白白·2022-11-22 22:10

使用sklearn实现GBDT

fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier参数n_estimators：基学习器个数learning_rate：各个基学习器的学习率（衰减系数

傲慢的菜鸟·2022-11-22 21:37

GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）（万字全解）

Wing以一·2022-11-22 20:29

图像分类超详细的pytorch实现

1、定义各种参数下面举例三种常见的参数batch_size=8learning_rate=1e-4epoches=1002、利用官方的数据加载指定训练、验证以及测试的文件夹的路径，其下一个目录的各个文件夹视为各个类别

诸神黄昏的幸存者·2022-11-22 11:13

科大讯飞语音接口调用实现语音识别

data参数名类型必传描述statusint是音频的状态0:第一帧音频1:中间的音频2:最后一帧音频，最后一帧必须要发送formatstring是音频的采样率支持16k和8k16k音频：audio/L16;rate

海里的鱼2022·2022-11-22 06:46

11.15 分析finrl 的框架

1、创建agentagent=DRLAgent(env=env_train)SAC_PARAMS={"batch_size":128,"buffer_size":1000000,"learning_rate

python@king·2022-11-22 01:31

每天五分钟机器学习：交叉验证超参数寻优的python实现（附代码）

learning_rate=[0.001,0.001,0.01,0

幻风_huanfeng·2022-11-22 00:04

【深度学习基础】学习率(learning rate)的理解与分类

文章目录1.训练与学习率的关系2.学习率的衰减策略（1）分段常数衰减（2）指数衰减（3）自然指数衰减（4）多项式衰减（5）余弦衰减（6）Lambda学习率3.周期性学习率（1）循环学习率（2）带热重启的随机梯度下降4.自适应学习率（1）Adagrad算法（2）RMSprop算法（3）AdaDelta算法1.训练与学习率的关系首先介绍一下训练过程，这样便于我们对超参数和学习率的理解。反向传播可分为四

非晚非晚·2022-11-21 20:12

我的创作纪念日

阅读量认识了许多志同道合的领域同行Android相关publicvoidwav2Aac(Stringinput_file,Stringoutput_file){intCOMPRESSED_AUDIO_FILE_BIT_RATE

大榕树51·2022-11-21 13:46

记录一下深度学习||CNN||pytorch中遇到的英文单词

DAY1linear线性的Regression回归model模型LinearRegressionModel线性回归模型epoch周期，回合learning_rate学习率optimize优化器criterion

Tiandaren·2022-11-21 12:51

Swin Transformer代码讲解

经过第一个LinearEmbedding处理之后的通道数4.经过第一个全连接层把通道数翻为几倍6.在Muhlti-HeadAttention中是否使用qkv——bias，这里默认是使用7.第一个drop_rate

QT-Smile·2022-11-21 12:07

fine-tuning（微调）的理解

fine-tuning介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调涉及到的其他知识学习率（learning-rate）卷积神经网络的核心迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解

好耶OvO·2022-11-21 12:19

NameError: name ‘Adam‘ is not defined的解决方案

opt=Adam(learning_rate=0.01,beta_1=0.85,beta_2=0.999)出现错误：NameError:name'Adam'isnotdefined这是TensorFlow

杨貔貅的学习笔记·2022-11-21 10:13

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：WeightDe

阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

说到这些参数就会想到StochasticGradientDescent(SGD)！其实这些参数在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：WeightDe

PADS123·2022-11-20 03:31

Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions(GAM)

importtorch.nnasnnimporttorchclassGAM_Attention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,rate

查无此人☞·2022-11-20 00:50

按比例随机抽取文件夹下的图片，将抽取的图片移动到新的文件夹下

importosimportrandomimportshutildefmoveFile(fileDir,saveDir):pathDir=os.listdir(fileDir)#图片原始路径filenumber=len(pathDir)rate1

辰光~~·2022-11-19 00:21

随手写的numpy实现一元线性回归(拟合三次函数)

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlearning_rate=1e-1#多次调整epochs=1000#input_features=1#input_size

收尾人VEM·2022-11-18 16:42

ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）

该模块通过不同的空洞rate构建不同感受野的卷积核，用来获取多尺度物体信息，具体结构如下图所示：ASPP是由空洞卷积（Atrous/DilatedConvolution）组成。

小小小~·2022-11-16 01:11

Pytorch框架下使用Tensorboard可视化训练过程

>②保存training_loss、验证集的acc以及learning_rate的变化，在Tensorboard的SCALARS当中。

@会飞的毛毛虫·2022-11-15 13:17

python 让电脑发出声音代码,用python录制输出声音

我找到了PyAudio并提出了以下完成任务的方案:importpyaudio,wave,syschunk=1024FORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=1RATE=44100RECORD_SECONDS

记忆中的你dn·2022-11-10 18:42

cs231n笔记7—优化/正则化/学习迁移

假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：#普通更新x+=-learning_rate*dx2动量（Momentum）更新在这里引入了一个初始化为0的变量v和一个超参数mu。

kingsure001·2022-11-10 10:02

【DIN论文精读】Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录Paper摘要Abstract1.简介Introduction2.前人的相关工作RelatedWork3.系统概述SystemOverview3.1用户行为数据的特性CharacteristicofUserBehaviorData3.2特征表示FeatureRepresentation3.3Metrics4.模型架构ModelArchitecture4.1基准模型BaseModel4.2深

哈喽十八子·2022-11-09 04:57

【论文泛读】DIN - Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

DIN-DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction2018SIGKDD本文是阿里2017年提出的早期的一个经典推荐模型，其中讨论了一种兼顾Accuracy和Diversity的复杂推荐模型。本文的主要创新点是一种激活单元设计，这种激活单元可以被视作一个小的子网络，首先计算了user_input_embedding和item_input_emb

JinyuZ1996·2022-11-09 04:57

Python sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier实例讲解

用法:classsklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None,*,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm

wuxiaopengnihao1·2022-11-06 01:43

pytorch入门笔记

CUDANVIDIA进行硬件加速深度学习核心：梯度下降算法x‘(下一次的数值)=x-rate(步长)*x’

qq_45760086·2022-10-27 17:23

微服务网关（八）限流中间件网关集成与标准库rate限速器的使用和源码分析

微服务网关（八）限流中间件网关集成与time/rate限速器的使用和源码分析限流原理限流的意义高并发系统的三大利器：缓存提升系统访问速度和增大处理容量，为相应业务增加缓存降级当服务器压力剧增时，根据业务逻辑选择降级

低调的骏马·2022-10-24 04:01

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