自從app2vec工作告一段落后，在公司招聘面試過程中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有意思的東西OCR(Optical Character Recognition)。于是趁目前疫情期間有一些時(shí)間...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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基于keras 實(shí)現(xiàn)的驗(yàn)證碼ocr識別 -
論文筆記：Attention is all you need今天做完深度學(xué)習(xí)的論文分享，將這篇論文記錄下來，以便日后回顧查看。PS:簡書不支持 MathJax 編輯公式，簡直悲傷的想哭泣，之后再上傳到farbox上好啦??論文原文：At...
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bert模型簡單使用&app分類場景前期效果驗(yàn)證好久沒更新了，更新一個(gè)前一段時(shí)間做的項(xiàng)目的前期效果調(diào)研過程，目前已經(jīng)在走工程化流程。 1、項(xiàng)目背景 基于app推送的文本內(nèi)容隱含地表示了app的屬性信息的假設(shè)，我們從app推...
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多通道cnn+lstm+dense復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)測試（附單通道效果對比）對于時(shí)序數(shù)據(jù)or圖像，不同的filters、kernel_size、strides意味著輸出不同的高維特征。 同一份數(shù)據(jù)，如何增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。使得更寬的網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到相較深度...
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深度學(xué)習(xí) batch size 參數(shù)的設(shè)置的思考從實(shí)際使用的感受來說，數(shù)據(jù)及其他參數(shù)一致時(shí)，batch size設(shè)置過大，回歸類任務(wù)的mse會(huì)增大；而在分類任務(wù)中，預(yù)測精度在batch size較大時(shí)，效果幾乎無變化（待補(bǔ)...
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keras lstm return sequence參數(shù)理解
使用keras構(gòu)建多層lstm網(wǎng)絡(luò)時(shí)，除了最后一層lstm，中間過程的lstm中的return sequence參數(shù)需要設(shè)置為true。 lstm cell返回兩組數(shù)據(jù) hi...
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GraphX 介紹&簡單樣例一、總體框架 總體框架分為三個(gè)部分： l 存儲(chǔ)層和原語層：Graph類是圖計(jì)算的核心類，內(nèi)部含有VertextRDD、EdgeRDD、RDD[EdgeTriplet]引用；G...
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GraphX Label Propagation算法改進(jìn)
label propagation算法介紹 標(biāo)簽傳播算法（label propagation）的核心思想非常簡單：相似的數(shù)據(jù)應(yīng)該具有相同的label。LP算法包括兩大步驟：1...
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樹模型中特征重要性是如何計(jì)算的使用sklearn里決策樹的包，以及iris的數(shù)據(jù)集，使用基尼系數(shù)作為切割點(diǎn)劃分依據(jù) 數(shù)據(jù)集如下image.png 構(gòu)建決策樹，使用gini系數(shù)作為切割參數(shù)，決策數(shù)為cart...
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使用keras構(gòu)建帶time_step的LSTM模型之前使用TensorFlow構(gòu)建LSTM模型時(shí)，被各種shape煩死。最近嘗試了keras，發(fā)現(xiàn)好用很多，但網(wǎng)上看了很多教程，里面的time_step都是為1，在實(shí)際的時(shí)序數(shù)...
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我們不僅僅是一家軟件公司，同時(shí)也是一個(gè)社區(qū)：我們匯集滿懷激情的軟件精英，通過技術(shù)和客戶共同應(yīng)對最艱巨的挑戰(zhàn)。同時(shí)我們尋求IT行業(yè)的革新，并致力于對社會(huì)產(chǎn)生積極的影響力。<br>
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