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s****5 2018-07-10
个性化(二)
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我可以进行预测了。我要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
个性化(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合[5](Hybrid Recommendation):用不同的输入和技术共同进行,以弥补各自技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以一定程度上处理个性化系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我使用包含用户信息、电影信息与电影评分的数据集作为个性化的应用场景。当我训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的得分排序,给用户可能感兴趣的电影。
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017款威朗自动领先型,LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
干货概览 在百度智能化维的持续演进过程中,我在逐步建设以智能维机器人为核心的维能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等维场景中。而建设以智能维机器人为核心的维能力,最基础的工作是要先建立维的世界观(环境模型),以机器人的视角来理解维世界、感知系统状态、获取环境变化等。 在传统维模式中,维数据分散在不同的系统中,这些维数据存在几个问题:访问方式不一致;数据术语、概念、模型不一致;系统间没有数据关联。 这些问题使得我日常的维工作,经常需要理解、处理各种不同的数据,导致维成本高,效率难以提升。因此希望建立维知识库统一维工作中的语言,对维工作中的对象进行统一建模,收集并转录日常维工作的资源与操作,为日常维工作提供一种『书同文,同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能维产品,在构建维知识库过程中的思考。
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