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推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

简单介绍Softmax训练的样本以及与fm的对比

可扩展性 推荐系统 神经网络 softmax 语言模型 DNN

推荐系列(六):深层神经网络模型(1)

上一节展示了如何使用矩阵分解来学习嵌入。但矩阵分解存在一些局限性,包括: 使用侧面特征困难(即查询ID /项目ID以外的任何特征)。因此,只能使用训练集中存在的用户或项目来查询模型。 建议的相关性。

函数 Image 推荐系统 神经网络 softmax DNN

深度学习都需要了解什么?无从下手的话,可以看看这份深度学习速查表

本文介绍了一些深度学习中的常见概念,如梯度、后向传播、ReLU、Dropout、交叉熵与softmax等,以帮助大家快速了解深度学习。

深度学习 神经网络 后向传播 梯度 ReLU dropout 交叉熵 softmax

神经网络常用激活函数对比:sigmoid VS sofmax(附python源码)

本文介绍了神经网络中的两种常用激活函数——softmax与sigmoid函数,简单介绍了其基本原理、性质及其使用,并用python进行了实例化演示,在文章的最后总结了两种激活函数的区别。

python 神经网络 softmax 激活函数 sigmoid

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