构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

作者：刘悦的技术博客发布时间：2023-03-30

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毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必...【查看原文】

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Dark_To_Dawn 2023-06-15

构建神经网络----「深度学习#2」

数据驱动神经网络的特征是可以从数据中学习，即可以由数据自动决定权重参数的值。人工学习、机器学习、深度学习的区别：人工学习：数据——>人想到的算法——>答案机器学习：数据——>人想到的特征量（SIIFT、HOG等）——>机器学习（SVM、KNN等）——>答案深度学习：数据——>神经网络（深度学习）——>答案训练数据和测试数据在机器学习中一般将需要用到的数据分为训练数据和测试数据，之所以这么分，是为了追求模型的泛化能力。训练数据也称为监督数据。泛化能力是指处理未被观察过的数据（不包含在训练数据中的数据）的能力

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kinglegend 2023-07-20

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深度学习可以概括为特征的抽象和结果的预测。深度学习是将原始的数据特征通过多步的特征转换得到一种更高层次、更抽象的特征表示，并进一步输入到预测函数得到最终结果。深度学习需要解决的关键问题是贡献度分配问题（Credit Assignment Problem，CAP），即一个系统中不同的组件（component）或其参数对最终系统输出结果的贡献或影响。深度学习的目标是让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。深度学习采用的模型主要是神经网络模型。主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算

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非凸科技 2023-03-15

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ziwu 2024-06-30

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深度学习

Momooo吖 2023-07-14

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前言在上一篇文章中，我们初步学习了Vite的构建流程，当时是跳过了Vite的内置插件，只选取了一个插件进行粗略的阐述，从这篇文章开始，我们要对Vite中重要的内置插件代码进行精读。关于内置插件篇，

HsuYang 2024-12-31

晨出 2024-12-30

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