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《阿里云前端技术周刊》第二十一期

作者:@纾沉 校对:@语安 @凌焘 知乎:阿里云中台前端/全栈团队专栏 Github:阿里云前端技术周刊 给我们投稿:传送门 参与交流:传送门 前端速报 从在浏览器地址栏中输入url到页面展现的短短几秒内浏览器究竟做了什么 传送门 数据可视化作为大数据的最后

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2019云栖大会70+份顶级大咖演讲PPT分享!

9月25日-27日,2019杭州云栖大会圆满成功。全球6.7万开发者现场参会,超1250万人在线观看,3万平方米科技展区,200位+世界级科学家,1000个+技术Topic。今天,超全大会PPT一次送出,供大家下载学习! 数智商业专场 数据+算法定义新世界数

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隐私与AI兼得,蚂蚁金服是如何做到的?

蚂蚁金服在过去十五年重塑支付改变生活,为全球超过十二亿人提供服务,这些背后离不开技术的支撑。在 2019 杭州云栖大会上,蚂蚁金服将十五年来的技术沉淀,以及面向未来的金融技术创新和参会者分享。我们将其中的优秀演讲整理成文并将陆续发布在**“蚂蚁金服科技”**

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推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

Softmax训练 上一节解释了如何将softmax层合并到推荐系统的深度神经网络中。本节将详细介绍此系统的训练数据。 训练数据 softmax训练数据由查询特征X以及用户与之交互的项目向量(表示为概率分布 p)组成,在下图中用蓝色标记。模型的变量是不同层中

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如何优化大规模推荐?下一代算法技术JTM来了

阿里妹导读:搜索,推荐和广告是互联网内容提供商进行价值创造的核心业务,在阿里巴巴的电子商务交易平台上,搜索,推荐和广告业务同样具有举足轻重的意义和价值。现在,阿里推荐技术又双叒优化了,新的推荐技术,新的体验,一起来看。 一. 背景 搜索、推荐和广告看似业务形

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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。每个人都倾向于推荐受欢迎的项目,特别是在使用点积作为相似性度

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2019云栖大会精品资料下载

9月25日-27日,2019杭州云栖大会圆满成功。大会包含130+场峰会和专场、上千位重量级分享嘉宾以及硬核科技大型展区。相关详细议程和视频回放请见杭州云栖大会官网。 2019杭州云栖大会的资料**分享规则**如下: 阿里云注册用户,可下载经演讲嘉宾授权阿里

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从原理到代码,轻松深入逻辑回归模型!

【导语】学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数

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神经网络模型相关问答

提问题

深度学习做回归问题,需要对数据做标准化吗?输出层是否需要激活函数?

1、一些 Paper 会将数据做 min-max normalization 或者 z-score normalization,然后在输出层可能会用 tanh(对应缩放到 [-1, 1])或者 sigmoid(缩放到 [0, 1])。然而有人认为做 Regre

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图像识别【问答合集】

图像识别技术的使用领域 https://yq.aliyun.com/ask/193950 语音识别和图像识别的区别 https://yq.aliyun.com/ask/193981 有没有比现在DeepLearning/CNN更好的图像识别方法 ht

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