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當(dāng)我們研究的對象是連續(xù)型隨機變量時，我們用概率密度函數(shù) (probability density function, PDF) 而不是概率分布律函數(shù)來描述它的概率分布。一個函數(shù) p 如果想要成為概率密度函數(shù)，必須滿足下面這幾個條件：P的定義域必須是x所有可能的狀態(tài)集合。∫p(x)dx
兩個隨機變量 x 和 y，如果它們的概率分布可以表示成兩個因子的乘積形式，并且一個因子只包含 x 另一個因子只包含 y，我們就稱這兩個隨機變量是相互獨立的 (independent)：∀x ∈ x, y ∈ y, p(x = x, y = y) = p(x = x)p(y
可以較好地解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)面臨的經(jīng)典關(guān)鍵問題。強化學(xué)習(xí)已成為近年來推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點。文中從綜述的角度,首先在簡要回顧推薦系統(tǒng)和強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,分析了強化學(xué)習(xí)對推薦系統(tǒng)的提升思路,對近年來基于強化學(xué)習(xí)的推薦研究進(jìn)行了梳理與總結(jié),并分別對傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)推薦和深度強化學(xué)習(xí)推薦的研究情況進(jìn)行總結(jié);在此基礎(chǔ)上
次的非線性信息處理和抽象，用于有監(jiān)督或無監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)、表示、分類和模式識別。深度學(xué)習(xí)即表征學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支或子領(lǐng)域，大多數(shù)人認(rèn)為近代深度學(xué)習(xí)方法是從 2006 開始發(fā)展起來的。本文是關(guān)于最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的綜述，主要推薦給即將涉足該領(lǐng)域的研究者。本文包括 DL 的基本思
為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來計算表示的計算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點的共存，一般在一個模型有多深才算作“深度”模型上并沒有達(dá)成共識。不過一般深度學(xué)習(xí)指的是比傳
個人感覺上個打印機挺不錯，工作學(xué)習(xí)都能用到，有興趣的小伙伴們，頂上去吧！哈哈
免費體驗：一鍵完成商超商品識別模型部署：Modelarts的AI Gallery中提供了大量免費的模型供用戶一鍵部署，進(jìn)行AI體驗學(xué)習(xí)。使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用：提供了在ModelArts平臺使用自定義鏡像導(dǎo)入模型的樣例，幫助您快速熟悉平臺的使用方法。納管Atlas 500，將
Representation Lecture Notes，和之前機器學(xué)習(xí)文章中不同這次是有深度學(xué)習(xí)了，雖然書的名字沒有深度學(xué)習(xí)，但其實用在 NLP 里的 Distributed Representation 就可以理解為是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的向量。關(guān)于深度學(xué)習(xí)讀前四章就好了。接著是吳教授的公開課 deeplearning
JAX是一個似乎同時具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機器學(xué)習(xí)庫，被稱為“在 GPU/TPU上運行的具有自動微分功能的Numpy”，該庫的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運算。我個人認(rèn)為，與
TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于各類機器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief 。Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
計算機視覺香港中文大學(xué)的多媒體實驗室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計算機視覺研究的華人團隊。在世界級人工智能競賽LFW（大規(guī)模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識別能力首次超越真人。語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和D
計算機視覺香港中文大學(xué)的多媒體實驗室是最早應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行計算機視覺研究的華人團隊。在世界級人工智能競賽LFW（大規(guī)模人臉識別競賽）上，該實驗室曾力壓FaceBook奪得冠軍，使得人工智能在該領(lǐng)域的識別能力首次超越真人。語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和D
冶金工程領(lǐng)域是研究從礦石等資源中提取金屬或金屬化合物，并制成具有良好的使用性能和經(jīng)濟價值的材料的工程技術(shù)領(lǐng)域。冶金是國民經(jīng)濟建設(shè)的基礎(chǔ)，是國家實力和工業(yè)發(fā)展水平的標(biāo)志，它為機械、能源、化工、交通、建筑、航空航天工業(yè)、國防軍工等各行各業(yè)提供所需的材料產(chǎn)品?，F(xiàn)代工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防及科技
文章目錄 推薦系統(tǒng)評測指標(biāo) 用戶滿意度 預(yù)測準(zhǔn)確度 覆蓋率 多樣性 新穎性 驚喜度（serendipity） 信任度 實時性 健壯性 商業(yè)目標(biāo) 總結(jié) 評測維度 推薦系統(tǒng)評測指標(biāo) 本節(jié)將介紹各種推薦系統(tǒng)的評測指標(biāo)，可用于評價推薦系統(tǒng)各方面的性能。
三、提升用戶體驗 精準(zhǔn)滿足用戶的需求，推薦系統(tǒng)還能提供“導(dǎo)購式”體驗，如提示用戶哪一款產(chǎn)品最適合自己，有什么樣的特點，提高顧客購買效率。 四、技術(shù)積累 推薦和廣告是較為成熟的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，推薦算法，如機器學(xué)習(xí)排序、深度學(xué)習(xí)的推薦算法，在計算廣告、反作弊、互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控等領(lǐng)域起
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Prompt learning 教學(xué)[最終篇]：Chatgpt使用場景推薦、優(yōu)秀學(xué)習(xí)資料推薦、AI工具推薦 1.chatgpt使用場景推薦 各位應(yīng)該在各種平臺看到不少可以嘗試使用的場景，我這里僅收錄： 有意思的場景：一般比較垂直或者小眾，或者出人意料，看到會讓人感嘆「哦？原來還能這么用？」。
