物理学对于深度学习可解释性的启发(精确对比) / 四六文摘

本文经授权转自公众号AI科技评论(ID:aitechtalk) 熟悉<三体>的科幻爱好者们都知道,三体人所在行星围绕着三颗恒星运行.不仅行星轨道极其不稳定,连三颗恒星之间的相对位置也变化无 ...

今年的诺贝尔物理学奖有一个明确的主题:复杂性(complexity).复杂性的概念是任何人都可以想象的,但它的定义却很难绝对确定下来.复杂性对许多人来说是 "我看到它就知道它是什么 &quo ...

去年天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛是我初次接触推荐相关的比赛,通过比赛让我对推荐系统有了较为浅显的认识,赛后也是打算系统的学习这方面的内容,此后我也会将[推荐系统]作为一个系列板块进行更新,主打经典 ...

特征 DNN需要组合特征 LR模型的时候,我们需要构造许多组合特征,比如UserID与ItemID的组合,许多做DNN的都宣称简化了特征工程,由隐层学习特征交叉,但是隐层进行特征组合的方式并没有明确的 ...

前言常读我的文章的同学会注意到,我一直强调.推崇,不要孤立地学习算法,而是要梳理算法的脉络+框架,唯有如此,才能真正融会贯通,变纸面上的算法为你的算法,而不是狗熊掰棒子,被层出不穷的新文章.新算法搞 ...

如今,人工智能几乎出现在我们生活的方方面面.智能手机.社交媒体.推荐引擎.在线广告网络和导航工具等基于人工智能的应用程序每天都在影响着我们.深度学习在语音识别.自动驾驶.机器翻译和视觉对象识别等领域已 ...

回归前言知乎最近应该搞了一个"返航计划",以唤醒流失作者,算是给我的回归增加了一个契机. 促使我下定决心回归的最后一根稻草是,唉,最近比较烦.比较烦.比较烦.人家梁朝伟心烦的时候 ...

Overall 从上述链接中可以看到,之前读的文章都是最近两年的.今天则给大家介绍一篇稍微久远点的,2016年的论文,追本溯源,或许能更好的理解推荐算法的变化和设计的初衷. 论文[1]中的Youtub ...

机器学习新算法更好描述量子系统模型科技日报北京4月29日电 (实习记者张佳欣)近日,英国布里斯托大学量子工程技术实验室的研究人员在<自然·物理学>杂志上发表一篇新论文,解释了一种通过充当自 ...

本文概览: 写在前面: 这是一篇介绍知识蒸馏在推荐系统中应用的文章,关于知识蒸馏理论基础的详细介绍,请看我的这篇文章: 深度学习中的知识蒸馏技术(上) 1. 背景介绍 1.1 简述推荐系统架构如果从 ...

物理学对于深度学习可解释性的启发(精确对比)