- 摘要 联邦学习使多方能够在不交流本地数据的情况下协作训练机器学习模型。 联邦学习的一个关键挑战是处理各方本地数据分布的异质性。 尽管已经提出了许多研究来应对这一挑战，但我们发现它们无法在具有深度学习模型... 摘要 联邦学习使多方能够在不交流本地数据的情况下协作训练机器学习模型。 联邦学习的一个关键挑战是处理各方本地数据分布的异质性。 尽管已经提出了许多研究来应对这一挑战，但我们发现它们无法在具有深度学习模型...
- Regression with Keras 在本教程中，您将学习如何使用 Keras 和深度学习执行回归。 您将学习如何训练 Keras 神经网络进行回归和连续值预测，特别是在房价预测的背景下。 ... Regression with Keras 在本教程中，您将学习如何使用 Keras 和深度学习执行回归。 您将学习如何训练 Keras 神经网络进行回归和连续值预测，特别是在房价预测的背景下。 ...
- from __future__ import print_function, division from terminaltables import AsciiTable import numpy as ... from __future__ import print_function, division from terminaltables import AsciiTable import numpy as ...
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- Keras：多个输出和多个损失 几周前，我们讨论了如何使用 Keras 和深度学习执行多标签分类。 今天，我们将讨论一种更高级的技术，称为多输出分类。 那么，两者有什么区别呢？ 在多标签分类中，您的网... Keras：多个输出和多个损失 几周前，我们讨论了如何使用 Keras 和深度学习执行多标签分类。 今天，我们将讨论一种更高级的技术，称为多输出分类。 那么，两者有什么区别呢？ 在多标签分类中，您的网...
- 前言 Indri是Lemur项目衍生的一个基于语言模型的新的搜索引擎，由University of Massachusetts和Carnegie Mellon University合作开发。 安装 下载。下载Indri并进入indri文件夹的顶层目录！！！ 修改configure文件权限。确认其中的configure文件的权... 前言 Indri是Lemur项目衍生的一个基于语言模型的新的搜索引擎，由University of Massachusetts和Carnegie Mellon University合作开发。 安装 下载。下载Indri并进入indri文件夹的顶层目录！！！ 修改configure文件权限。确认其中的configure文件的权...
- 前言 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.02856.pdf ； 代码和语料：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。 本文参见上面论文及代码，介绍了一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多... 前言 论文：https://arxiv.org/pdf/1712.02856.pdf ； 代码和语料：https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。 本文参见上面论文及代码，介绍了一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多...
- 前言 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。其实很多人对用户模型的概念比较模糊，用户模型更多是在产品生命周期中起关键作用，其结合数据、反馈、行为三个方面的信息总结概括出产品用户模型。 01 背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘宝搜索排序算分的对象是 <user, query, item> 三元组，我们从样本... 前言 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。其实很多人对用户模型的概念比较模糊，用户模型更多是在产品生命周期中起关键作用，其结合数据、反馈、行为三个方面的信息总结概括出产品用户模型。 01 背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘宝搜索排序算分的对象是 <user, query, item> 三元组，我们从样本...
- 一，激活函数 我们用激活函数，来表示不同强度的信号是否激活了神经元，这是这个名字的来由。 主要作用是提供网络的非线性建模能力。 也就是说，需要一个递增函数，定义域是R，值域是0到1的区间（开区间还是闭区间不重要）。 这个激活函数是用来把特征值转化成0-1的数的，这样，整个网络就不是简单的线性计算了。 然而实际上，激活函数本... 一，激活函数 我们用激活函数，来表示不同强度的信号是否激活了神经元，这是这个名字的来由。 主要作用是提供网络的非线性建模能力。 也就是说，需要一个递增函数，定义域是R，值域是0到1的区间（开区间还是闭区间不重要）。 这个激活函数是用来把特征值转化成0-1的数的，这样，整个网络就不是简单的线性计算了。 然而实际上，激活函数本...
- 前言 本次分享的主题为医疗健康领域的短文本理解，主要介绍在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，并讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索推荐中落地应用，希望能够给大家的日常工作提供一些思路。 主要内容包括： 丁香园主要的业务和所服务的对象，以及在垂直领域下NLP工作可能需要面对的挑战 在医疗健康领域短文本理解上的... 前言 本次分享的主题为医疗健康领域的短文本理解，主要介绍在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，并讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索推荐中落地应用，希望能够给大家的日常工作提供一些思路。 主要内容包括： 丁香园主要的业务和所服务的对象，以及在垂直领域下NLP工作可能需要面对的挑战 在医疗健康领域短文本理解上的...
- 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机... 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机...
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