FAQ General Technical Questions General What is NATS? What does the NATS acronym stand for? JetStream and NATS Streaming? What language is NATS written in? Who maintains NAT...

七、DeepFM 7.1 模型 7.2 实验 七、DeepFM 理解用户点击行为背后隐藏的交叉特征对于 CTR 预估非常重要。例如，对 app store 的研究表明：人们经常在用餐时间下载送餐 app 。这说明：app 类别和时间戳构成的交叉特征可以作为 CTR 预估的信号。 通常用户点击行为背后的特征之间的各种交互非常复杂，其中的...

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vision.transform Image transforms Data augmentation Data augmentation details get_transforms [source] [test] zoom_crop [source] [test] rand_resize_crop [source] [test] ...

5.1 二维卷积层 5.1.1 二维互相关运算 5.1.2 二维卷积层 5.1.3 图像中物体边缘检测 5.1.4 通过数据学习核数组 5.1.5 互相关运算和卷积运算 5.1.6 特征图和感受野 小结 5.1 二维卷积层 卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional ...

使用字符级别特征的RNN网络生成名字 准备数据 构造神经网络 训练 训练准备 训练神经网络 损失数据作图 网络采样 练习 使用字符级别特征的RNN网络生成名字 译者：hhxx2015 校对者：hijkzzz 作者 : Sean Robertson 在上一个 例子 中我们使用RNN网络对名字所属的语言进行分类。这一次...

1-4 Example: Modeling Procedure for Temporal Sequences 1. Data Preparation 2. Model Definition 3. Model Training 4. Model Evaluation 5. Model Application 6. Model Saving ...

正则化 正则化 避免过拟合的方法之一是增加训练数据数量。那么，还有没有别的方法能让我们避免过拟合呢？一种可能的方法是减小网络的规模。然而，我们并不情愿减小规模，因为大型网络比小型网络有更大的潜力。 幸好，哪怕使用固定的网络和固定的训练数据，我们还有别的方法来避免过拟合。这就是所谓的正则化（regularization）技术。在这一节我将描述一种最常...