物理学对于深度学习可解释性的启发 / 四六文摘

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Keras之DNN:利用DNN算法[Input(8)→12+8(relu)→O(sigmoid)]利用糖尿病数据集训练.评估模型(利用糖尿病数据集中的八个参数特征预测一个0或1结果) 输出结果设计思 ...

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 ...

(精确对比) https://m.toutiao.com/is/JTsFWbp/ 令人惊讶的是,这个局部块旋转结构从训练过程中出现,表明DNN是自组织的,以实现块旋转重整化...无需手动干涉,它在学习 ...

机器之心编辑部当前卷积神经网络(CNN)越来越深,动辄一个几十层以上的黑箱.CNN到底是怎么分类的?用的是图像的纹理特征还是形状特征?特斯拉基于 CNN 的视觉系统为什么有缺陷? 深度网络在社会中的 ...

本书以恢弘的笔触,通过3个部分全景展现了深度学习的发展.演变与应用,首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升,并前瞻性地预测了智能时代的商业图景. 人工智能之父明 ...

一.深度学习的可解释性研究概述随着深度学习模型在人们日常生活中的许多场景下扮演着越来越重要的角色,模型的「可解释性」成为了决定用户是否能够「信任」这些模型的关键因素(尤其是当我们需要机器为关系到人类 ...

AI研习图书馆,发现不一样的精彩世界 ML visual-开源绘图项目一.引言随着人工智能技术的蓬勃发展,进入深度学习领域做科研的学者越来越多,深度学习研究呈现出百家争鸣.百花齐花的大好形势.众所 ...

颅骨内脑膜瘤病理与临床特点颅骨内脑膜瘤(intraosseous meningioma)也称颅骨脑膜瘤或板障脑膜瘤,较少见,约占脑膜瘤2%以下.可能起自于异位于板障或嵌顿于颅缝的蛛网膜细胞.不包括 ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :深度学习前沿作为机器学习从业者,你需要知道概率分布相关的知识.这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 python 库进行深度学习有关. 概率分 ...

大家好,这是专栏<计算摄影>的第七篇文章,这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科. 作者&编辑 | 言有三图像超分,就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像,它在日常的 ...

点击上方蓝字关注我们声明:本文转自专知微信公众号图是连接数据网络结构的一种常用表示形式.图数据可以在广泛的应用领域中找到,如社会系统.生态系统.生物网络.知识图谱和信息系统.随着人工智能技术的不 ...

物理学对于深度学习可解释性的启发