因子deepfm libfm deep
2023-12-2、因子化简
注意数据类型不要溢出 //因子化简 #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; //判断是否是素数 bool is_prim ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
scss样式穿透>>>或/deep/或::v-deep
参考：https://www.jianshu.com/p/7f38b0aa6fb7 <style scoped>.menuItem { //常用方式1，2 >>> .ant-input { border-radius: 50px; } /deep/ .ant-input { font-size: 1 ......
模拟集成电路设计系列博客——4.4.4 Q因子修调
4.4.4 Q因子修调 在一些需要高速或者高度选择的滤波器中，非理想的积分器效应和寄生参数使得电路需要对积分器的极点进行Q因子修调。尽管我们之前讨论过如何通过修调单独的时间常数使得集成滤波器的的因子达到百分之1以内的误差，当\(Q>1\)时，即使Q因子上有微小的误差也可能会在滤波器频率和阶跃效应上产 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
echarts画桑基图，并根据选择的分析因子画图
最近要在系统中增加一个桑基图，要求桑基图可以根据选择的分析因子重新绘图。 仔细看了下echarts的示例，桑基图本身很简单，困难的是如何根据数据资料整理成桑基图的数据格式，并且实现选择分析因子重新绘图。 研究了几天的数据资料，特将方法写个demo记录下。 <script src="./plugins ......
BIgdataAIML-IBM-A neural networks deep dive - An introduction to neural networks and their programming
https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-neural-networks-deep-dive/ By M. Tim Jones, Published July 23, 2017 Neural networks have been around f ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键，但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中，深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
多因子降维法 multifactor dimensionality reduction MDR
MDR的应用：在病例对照研究中，应用多因子降维法(MDR)分析基因-基因交互作用，较传统的统计学分析方法无法比拟的优势。 Logistic回归的局限性 理论上的不足：自变量对疾病的影响是独立的，但实际情况及推导结果不同。 模型有不合理性：“乘法模型”与一般希望的“相加模型”相矛盾。 最大似然法估计参 ......
R语言主成分、因子分析、聚类对我国城镇私营单位就业人员平均工资数据研究与分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34517 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Huarui He 数据显示2019年全国城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元，比上年增长8.1%，而2019年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为90501元，名义增长率9.8%，实际上 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
vue3使用::v-deep深度选择器不生效
会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......
神经网络入门篇：详解搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
搭建神经网络块 这是一个层数较少的神经网络，选择其中一层（方框部分），从这一层的计算着手。在第\(l\)层有参数\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，正向传播里有输入的激活函数，输入是前一层\(a^{[l-1]}\)，输出是\(a^{[l]}\)，之前讲过\(z^{[l]} =W^{[l] ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
神经网络入门篇：详解深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network）
深层网络中的前向传播 先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。 第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}} {({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({ ......
[Codeforces] CF1561C Deep Down Below
CF1561C Deep Down Below 时间限制：\(2s\) | 空间限制：\(1000MB\) 题面 题面翻译 \(T\) 组数据，每次给定 \(n\) 个任务，第 \(i\) 个任务给定 \(k_i\) 个怪物，每个怪物有一个能力值 \(a_{i,j}\) 你要按顺序把这 \(k_i\ ......
探索性因子分析流程
探索性因子分析的步骤： 接下来，通过一个案例演示因子分析（探索性因子分析）的各个步骤应该如何进行。 案例：欲探究我国不同省份铁路运输能力情况，收集到部分相关数据如下： 上传数据至SPSSAU系统，在【进阶方法】模块，选择【探索性因子分析】，将变量拖拽到右侧分析框，勾选“因子得分”与“综合得分”，旋转 ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Paper Reading: Deep Forest
本文使用不可微模块实现深度学习进行的探索，提出了一种非 DNN 的深度森林算法 gcForest(多粒度级联森林)。gcForest 具有级联结构，可以通过森林进行表示学习。它的表征学习能力可以通过多粒度扫描进一步增强，从而可能使 gcForest 具有上下文或结构感知能力。级联的级别可以自动确定，... ......
什么是敏捷DEEP原则？
敏捷开发中的 "DEEP" 原则代表一组用于评估和管理产品 backlog 的原则。这些原则有助于确保 backlog 中的条目清晰、有价值、可执行。"DEEP" 是以下四个原则的缩写： Detailed Appropriately（适度详细）： 产品 backlog 中的条目在适度的层次上应该被详 ......
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》 作者 魏秀参，南京理工大学 初读 摘要 与上篇综述相同： 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有 ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......