分类:深度学习

CTR预估模型FM、FFM、DeepFM

点击率(click-through rate, CTR) 是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功,以及电子邮件活动的有效性,是互联网公司进行流量分配的核心…

深度学习之BP神经网络

神经网络简介 神经网络的结构模仿生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,向下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位;如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激…

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深度学习之长短期记忆网络LSTM

普通RNN存在的问题 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同…

深度学习之循环神经网络RNN

循环神经网络RNN简介 传统的神经网络是层与层之间是全连接的,但是每层之间的神经元是没有连接的(其实是假设各个数据之间是独立的),这种结构不善于处理序列化的问题。比如要预测句子中的下一个单词是什么,这往…

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多层全连接神经网络与情感分析

全连接神经网络 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC。FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。 上图是一个双隐层的…

卷积神经网络TextCNN与情感分析

在“卷积神经网络”中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中,我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列,并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实…

分层时间记忆算法HTM

分层时间记忆算法(Hierarchical Temporal Memory),全称HTM Cortical Learning Algorithms是由Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大脑皮层的工作原理,将复杂的问题转化为模式匹配与预测。正…

深度学习算法之卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络简介 传统的BP神经网络与DNN(深度神经网络)不同层神经元的连接方式是“全连接”,也就是这一次层的一个神经元的输入,会接受上一次每一个神经元的输出,这种方式即为“全连接神经网络”。这样的连接方式…

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