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QinHsiu
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Build Your Own Large Language Model From Zero to One
Build Your Own Large Language Model From Zero 2 One 最近大模型很火,但是网上整理的资料都太过单一(要么只是整理了模型相关的东西,要么是只整理了某个方
GDCN:使用更深,更轻量级的交叉网络用于CTR预估
论文题目:Towards Deeper, Lighter and Interpretable Cross Network for CTR Prediction $^{[1]}$ 来源:CIKM2023
MLLM:多模态大规模语言模型综述
论文题目:A Survey on Multimodal Large Language Models$^{[1]}$ Github:link 一、Motivation 多模态大规模语言模型相关技术在最近
ICSRec:交叉子序列意图对比学习用于序列推荐
论文题目:Intent Contrastive Learning with Cross Subsequences for Sequential Recommendation $^{[1]}$ 论文来源
CCFCRec:对比协同过滤用于冷启动推荐
论文题目:Contrastive Collaborative Filtering for Cold-Start Item Recommendation$^{[1]}$ 论文来源:WWW2023 git
深度学习之BP神经网络
1.相关概念 简单来说就是分为前向传播和反向传播,前向用于预测,反向用于更新参数。例如输入的数据为1,第一层有一个神经元x1,其bias为b1,第二层有一个神经元为x2,其bias为b2。第一层的输出
推荐模型之UserCF
1.相关概念 这里的UserCF指的是根据用户数据进行协同过滤,挑选与目标user相似的user中没有交互过的item进行推荐。例如给定三段序列u1:[1,2,3,4,5],u2:[2,3,4,5,9
推荐模型之ItemCF
1.相关概念 这里的ItemCF指的是根据用户交互历史中的item数据进行协同过滤,挑选与目标item相似的item进行推荐。例如给定一段序列[1,2,3,4,5],推荐目标就是计算与item id为
DASR:数据增强方式用于序列推荐
一、显式数据增强方式 (1)随机mask[1] 给定一段序列[1,2,3,8,9],经过随机mask操作之后可能变为[1,2,0,8,9]。其目标是使用指定的替换数据对原始序列中的一部分数据进行掩盖,
数据分析基础之图表展示
1.折线图 1.1 单一折线图 1.2 多折线图 1.3 双坐标轴 2.饼状图 3.柱状图 3.1 单一柱状图 3.2 多柱状图 3.3 叠加柱状图 4.散点图 4.1 单一散点图 4.2 多散点图
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1.基础知识 1.1 准备工作 2.array数组 2.1 创建array数组 2.2 相关操作 2.3 填充操作 3.字符串操作 参考资料 [1] 本节代码
数据分析基础之遇见Pandas
1.基础知识 1.1 准备工作 2.series序列 2.1 创建series序列 一个Series序列就是包含索引index,value的序列 2.2 常见操作 3.DataFrame矩阵 3.1
推荐模型之PopRec
1.相关概念 这里的PopRec指的是基于流行度的推荐模型,根据item出现的次数来进行推荐,是基于item展现次数的推荐模型,也是推荐领域最简单的模型。 2.代码 2.1 数据预处理 这里使用的是A
Pytorch基础之模型训练
1.训练准备 1.1 导入相关包 1.2 加载数据集 1.3 搭建神经网络 1.4 参数初始化 1.5 训练 1.6 测试 2. 使用GPU进行训练 2.1 训练准备 2.2 完整代码 3.模型验证套
Pytorch基础之神经网络(下)
1.卷积神经网络的结构 1.1 AlexNet结构[1][2] 输入层:输入的是大小为224x224x3的图像; 第一层:卷积层,卷积核大小为11x11,通道数目为3,输出为96个特征图,步长为2,填
Pytorch基础之神经网络(上)
1.神经网络 随着神经科学、认知科学的发展,我们已经知道人类的智能行为都和大脑活动有关。 人类的大脑是一个可以产生意识、思想和情感的器官。受到人脑神经系统的启发,早期的 神经科学家构造了一种模仿人脑神
Pytorch基础之数据集加载(下)
1.下载数据集 在终端找到logs01所在文件的目录,运行:tensorboard --logdir=logs1 点开生成的链接之后,如下图所示: 1.1 查看数据 2.使用DataLoader加载数
Pytorch基础之数据集加载(上)
1.学习准备 1.1 需要安装的包 1.2 数据准备 使用类继承DataSet,定义相关函数 打印查看结果 2.使用Tensorboard进行图像变换 2.1 导入相关包 注意:执行上述命令时,必须在
机器学习之奇异值分解算法
1.相关概念 SVD:Singular Value Decomposition 奇异值分解:将一个矩阵划分为多个矩阵的乘积。 A=UxSigmaxV.T,其中Sigma矩阵只有对角元素,这些对角元素称
机器学习之降维算法
1.相关概念 1.1 降维 降维:将高维度的数据集变成低维度易于理解的数据 降维原因:1.使得数据更易于使用;2.降低很多算法的设计开销;3.去除噪声;使得结果易于理解 1.2 主要技术 a)PCA:
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