Recommender Systems 推薦系統 與 深度學習

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Recommender Systems 推薦系統

 

 

 

 

 用相似的人與你喜歡進行分析,算出哪個跟你最相似

 

 

 

 

 

 

 

 

深度學習

以類神經為基礎

 

DNN DEEP Neual network

深度不固定

高速公路網路

ReLU f(x)=max(0,x)取0與x最大值,

Sigmoid 不管值是什麼都變成0-1 or -1 – 1

Maxout 只取大的點

 

CNN Convolutional neural network 捲基

減少像素圖片的權重訓練

 

RNN

把類神經計算前一個時間與後一個時間

 

深度學習套件

CAFFE 快,python

THEANO 結合GPU,pythonTENSORFLOW 多GPU,分布式計算

LASAGNE 簡化THEANO

KERAS 注重CNN,單GPU

MXNET 多GPU

SKLEARN-THEANO 把CNN當作特徵器

NOLEARN

DIGITS web介面

PYLEARN2 較少改版

DEEPLEARNING4J 用JAVA開發

 

ENSEMBLE 集成學習

建立好幾個模型,做分析預測,看哪個模型訓練結果最高當作輸出

Bagging, boosting, randomforest

 

MORVAN

Github

 

Pip install Keras 先裝好Keras

 

先跑一次regressor-example,之後會產生一個

 

 

再去修改裡面的json

tensorflow改成theano

 

 

classifer結果

 

備註:2017/06/08 計算方法分析與設計 課堂筆記

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