因子deepfm libfm deep

Conditional Probability Models for Deep Image Compression

\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向,这种学习网络有两个挑战: 处理量化与控制reconstruction error (distortion) entropy (rate) of the latent image representation之间的权衡(rate都用熵表 ......

Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey

Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey Zarina Rakhimberdina 1,3, Quentin Jodelet 1,3, Xin Liu 2,3,∗, Tsuyoshi Murata 1,3 ......
Reconstruction Learning Natural Survey Image

Deep Learning:工业自动化和生产效率的变革者

Deep Learning 将改变工业。机器将能够完成那些需要人类智慧的工作。伴随着企业流程数字化和数据收集的发展,Deep Learning 的应用也将增加,使人类和机器之间的合作更加高效。这将彻底改变自动化和生产,实现更高效且更正确的决策流程以及更高的生产力,同时显著降低开发成本。 在我们的播客 ......
生产效率 Learning 效率 工业 Deep

整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》

DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向,整理最近的一篇 2019 年的论文,作为总结思考! 论文介绍 该论文是一篇 2019 年,有关基于可视化进行强化学 ......

Paper Reading: A hybrid deep forest-based method for predicting synergistic drug combinations

为了解决联合用药数据的不平衡、高维、样本数量有限的问题,本文首先构建了一个由药物的物理、化学和生物特性组成的特征集,包括了丰富的生物学信息。特征空间的每个维度都有特定的含义,便于进行可解释性分析,找出预测过程中的关键特征。针对这种不平衡的高维中型数据集,提出了一种改进的基于 Deep Forest ... ......

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化|附代码数据

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32981 原文出处:拓端数据部落公众号 气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下,研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系,广义加性混合模型(GAMM)成为一种强大的 ......
空气污染 广义 因子 浓度 气象

Introduction of Deep Reinforcement Learning

Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Reinforcement Introduction Learning Deep of

Paper Reading: WCDForest: a weighted cascade deep forest model toward the classifcation tasks

针对 gcForest 存在的一些缺点,本文提出了一种 WCDForest 模型来提高小样本分类数据集的准确率。为了提高 WCDForest 的特征提取能力,提出了一种等量多粒度扫描模块,可以平等地扫描边缘特征。提出了类向量加权模块和特征增强模块,它们重新评估了 RF 在多粒度扫描和级联森林阶段的分... ......
160 classifcation WCDForest weighted Reading

深度学习调参手册(Deep Learning Tuning Playbook)

google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
深度 Learning Playbook 手册 Tuning

R语言上市公司经营绩效实证研究 ——因子分析、聚类分析、正态性检验、信度检验|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32747 原文出处:拓端数据部落公众号 随着我国经济的快速发展,上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素,并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究,帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行 ......
实证 因子 绩效 上市公司 语言

论文:Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法

论文名: Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: Abstrct: ......

deep

/deep/ 表示深度选择器 <style scoped> /deep/ .title{ color: #ff0; }</style> 除了 /deep/ 以外,>>> 和 ::v-deep也可以实现同样的效果 注意:/deep/ 只能在像 less , sass 等css预处理器中使用,在原生cs ......
deep

Conditional Probability Models for Deep Image Compression

深度神经网络被训练来作为图像压缩的自动编码器是一个前沿方向,面临的挑战有两方面——量化(quantization)和权衡reconstruction error (distortion) and entropy (rate),这篇文章关注后者。 主要思想是使用上下文模型直接对潜在表示的熵建模;3D- ......

课程一第四周:Deep L-layer neural network

Deep L-layer neural network What is a deep neural network? 深层的神经网络就是包含了更多隐藏层的神经网络。 从某种意义上来说,logistic regression可以称为一层的神经网络“1 layer NN”。当计算神经网络的层数,通常将输 ......
L-layer network 课程 neural layer

Conditional Probability Models for Deep Image Compression

深度神经网络被训练来作为图像压缩的自动编码器是一个前沿方向,面临的挑战有两方面——量化(quantization)和权衡reconstruction error (distortion) and entropy (rate),这篇文章关注后者。 主要思想是使用上下文模型直接对潜在表示的熵建模;3D- ......

《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记

论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual :主要思想,残差。 作者 何恺明,超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题: 更深层次的神经网络更难训练。 提方案: 提出了残差网络 ......
Recognition Residual Learning 笔记 Image

论文:Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG

论文名: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: ......

Deep Learning —— 异步优化器 —— RMSpropAsync —— 异步RMSprop

代码地址: https://github.com/chainer/chainerrl/blob/master/chainerrl/optimizers/rmsprop_async.py def update_core_cpu(self, param): grad = param.grad if gr ......
RMSpropAsync Learning RMSprop Deep

[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction

我需要的信息 代码,论文 不考虑共价键,每个点包括了六种原子信息,包括xyz坐标,范德华半径,原子重量以及来源(1是蛋白质,-1是配体)。原子坐标被标准化,其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体,补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048,没有提升,增加原子信息通道,没有提升( ......

(2023年新疆大学、中科院等点云分类最新综述) Deep learning-based 3D point cloud classification: A systematic survey and outlook

目录1、引言2 、3D数据2.1、3D数据表示形式2.2、点云数据存储格式2.3、3D点云公共数据集3 、基于深度学习的点云分类方法3.1、基于多视角的方法3.2、基于体素的方法3.3 、基于点云的方法3.3.1局部特征聚合3.3.1.1基于逐点处理的方法3.3.1.2基于卷积的方法3.3.1.3基 ......

易基因:基于类器官的转录和表观基因组分析揭示肠上皮成熟的关键调节因子|Science子刊

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 胎儿肠道经历巨大的扩张和重塑,在发育过程中形成初级绒毛和连续的绒毛间隙。绒毛形成后,相同潜能的上皮祖细胞(equipotent epithelial progenitors)产生功能明确的成体干细胞(adult stem cells,A ......
基因 表观 基因组 上皮 因子

AlexNet模型:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文献名:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点: 首次利用AlexNet神经网络,在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型: ......

Paper Reading: DBC-Forest: Deep forest with binning confidence screening

针对 gcForestcs 受高置信度但精度较低的实例影响的问题,本文提出了一种深度分箱置信度筛选森林算法。该算法采用基于置信度对实例进行分箱,这种方式可以检测到分区错误的实例,将更精确的实例传递到后续层次。实验结果表明,对于相同的训练超参数,DBC-Forest 模型比 gcForest 和 gc... ......

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记

论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet :经典的划时代的数据集 Deep Convolutional:深度卷积在当时还处于比较少提及的地位,当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......

力扣-2427-公因子的数目

给你两个正整数 a 和 b ,返回 a 和 b 的 公 因子的数目。 如果 x 可以同时整除 a 和 b ,则认为 x 是 a 和 b 的一个 公因子 。 示例 1: 输入:a = 12, b = 6输出:4解释:12 和 6 的公因子是 1、2、3、6 。示例 2: 输入:a = 25, b = ......
因子 数目 2427

Paper Reading: Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition

目录研究动机文章贡献本文方法标签补码结构标签频率估计与补码标志机制LCForest 整体框架实验结果实验设置基因功能分析任务实验文本分类任务实验场景分类任务实验医学自然语言处理实验优点和创新点 Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享,受到个人关注点的侧重和实力所限,可能有理解不到 ......

Deep Learning入门

深度学习入门(更新中) 概述 前置知识: 线性代数 微积分 概率论 python基础语法(包含面向对象的知识) 深度学习框架pytorch的基本api调用 学习资料: PyTorch深度学习快速入门教程 跟李沐学AI 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation ( ......
Learning Deep

Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......

基于TOTP算法的Github两步验证2FA(双因子)机制Python3.10实现

从今年(2023)三月份开始,Github开始强制用户开启两步验证2FA(双因子)登录验证,毫无疑问,是出于安全层面的考虑,毕竟Github账号一旦被盗,所有代码仓库都会毁于一旦,关于双因子登录的必要性请参见:别让你的服务器(vps)沦为肉鸡(ssh暴力破解),密钥验证、双向因子登录值得拥有。 双因 ......
因子 算法 机制 Python3 Github

手把手教你实现法玛三因子模型

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。 关于法玛三因子模型 法玛三因子模型(Fama-French Three-Factor Model)是一种资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)的扩展,用于解释 ......
因子 模型