检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
系统领域的研究热点。文中从综述的角度,首先在简要回顾推荐系统和强化学习的基础上,分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来基于强化学习的推荐研究进行了梳理与总结,并分别对传统强化学习推荐和深度强化学习推荐的研究情况进行总结;在此基础上,重点总结了近年来强化学习推荐研究的若干前沿
功的应用，但研究表明其易受到对抗攻击而导致性能严重下降，这种脆弱性影响了包含节点分类、链路预测和社团探测在内的所有应用。图对抗攻击已经可以高效地实施，这带来了严重的安全隐患和隐私问题，图对抗防御致力于提高GNN的鲁棒性和泛化能力以抵御对抗攻击。综述了图对抗防御算法研究进展，首先，
是自动化深度学习，众所周知，近年来深度学习的研究开展得如火如荼，为了拓展读者的知识领域和研究思路，我们在这一部分花费了大量的篇幅来介绍近几年最前沿的算法和技术，这也是全书最核心的章节。第四部分（第14章）是关于元学习的内容，我们认为元学习应该是独立于统计机器学习和深度学习的一个研
你们都看研究过JVM吗？
率） 1 2021中国研究生数学建模竞赛报名通知 中国研究生创新实践系列大赛官方网站：https://cpipc.acge.org.cn/ 关于“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛延期举办等相关事宜的通知 2 历年竞赛赛题 2004-2020年研究生数学建模竞赛试题(下载链接)，已上传我的资源
新鲜博文：表格问答背景研究 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/210051
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
1.3 本书涉及的深度学习框架随着深度学习技术的不断发展，越来越多的深度学习框架得到开发。目前，最受研究人员青睐的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet。TensorFlow框架作为一个用于机器智能的开源软件库，以其高度的灵活性、强大的可移植性等特
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。 首先，对于平台选择的第一个问题是，你是要用于生产环境，也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用？ 1. 生产环境中机器学习平台的搭建
这篇博文单讲ODDR，而不去深入理解和它相关的什么OLOGIC（花里胡哨）： 为什么要花时间研究一下ODDR的工作原理呢？源于在之前的程序中用到了这个原语，虽疑惑为什么要用，但还是从用了之后有什么效果以及怎么用来下手吧。 先看看ODDR的原语介绍： ODDR是一个原理，全名叫：DedicatedDual
为众所周知的“深度学习’’。这个领域已经更换了很多名称，它反映了不同的研究人员和不同观点的影响。全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的。一般来说，目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控
系统领域的研究热点。文中从综述的角度,首先在简要回顾推荐系统和强化学习的基础上,分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来基于强化学习的推荐研究进行了梳理与总结,并分别对传统强化学习推荐和深度强化学习推荐的研究情况进行总结;在此基础上,重点总结了近年来强化学习推荐研究的若干前沿
这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本
面部识别技术最初用于刑事调查和监控，受到大力的支持和推广，但现在已经发展成为无所不知的商业广告定位机器，最近一项对过去43年面部识别训练数据集的研究，显示了深度学习的兴起在何种程度上助长了隐私的丧失。这篇论文《About Face: A Survey of Facial Recognition
使其分辨率和低层特征图一致， 对物体边缘信息有很好的保留。 模型结构： 参考文献： 面向交通场景感知的语义分割技术研究 .项凯特 面向智能车场景的语义分割算法研究 .向 石 方
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
最近收到调研需求，是关于ocLazyLoad的替换研究。我们先来看看这个库是干什么的。使用ocLazyLoad可在AngularJS工程中按需加载模块和组件（懒加载）。1 安装1.1 下载下载ocLazyLoad.js。它可以在git仓库的'dist'文件夹中找到。你也可以用bower
智能相关技术取得了很大进步。深度学习定义深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度学习的思想：深度神经网络的基本思
基于聚类分析的用户群体分析- 基于CRF的命名实体识别第四阶段 深度学习本阶段主要讲解深度学习理论以及常见的模型。这里包括BP算法、卷积神经网络、RNN/LSTM、BERT、XLNet、ALBERT以及各类深度学习图模型。另外，也会涉及到深度相关的优化以及调参技术。 【核心知识点】-
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
