首先，我将讨论如何不使用回归，而是电影（用户）相似度来预测评分，并基于相似度做电影推荐。然后，我将讨论如何使用回归同时学习潜在特征、做电影推荐。最后会谈谈如何在推荐系统中使用深度学习。...电影相似性 对于基于协作过滤的推荐系统，首先要建立评分矩阵。其中，每一行表示一个用户，每一列对应其对某一电影的打分。...这里s(u,v)是用户u和v之间的余弦相似度。...交替随机梯度下降 在前面的讨论中，我们简单地计算了用户和电影的余弦相似度，并以此来预测用户对电影的评分，还根据某电影推荐其它电影。...解决这个回归问题的另一种方法，是将权重向量与特征向量的更新结合起来，在同一个迭代中更新它们。另外，还可以借助随机梯度下降来加速计算。
首先，我将讨论如何不使用回归，而是电影（用户）相似度来预测评分，并基于相似度做电影推荐。然后，我将讨论如何使用回归同时学习潜在特征、做电影推荐。最后会谈谈如何在推荐系统中使用深度学习。...电影相似性 对于基于协作过滤的推荐系统，首先要建立评分矩阵。其中，每一行表示一个用户，每一列对应其对某一电影的打分。.../电影中的（余弦Cosine) 相似性 这里s(u,v)是用户u和v之间的余弦相似度。...交替随机梯度下降 在前面的讨论中，我们简单地计算了用户和电影的余弦相似度，并以此来预测用户对电影的评分，还根据某电影推荐其它电影。...解决这个回归问题的另一种方法，是将权重向量与特征向量的更新结合起来，在同一个迭代中更新它们。另外，还可以借助随机梯度下降来加速计算。
这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数 validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...对象 mask_zero：布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入时有用。...参数 axis: 想接的轴 **kwargs: 普通的Layer关键字参数 Dot keras.layers.Dot(axes, normalize=False) 计算两个tensor中样本的张量乘积...) 使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层
network.evaluate(test_images,test_labels) print('test accuracy:',test_acc) # test accuracy: 0.9727 由上面的程序，我们了解了如何构建网络以及如何进行网络训练来识别手写字体...但实际过程中并不会创建新的二维张量，影响计算效率。...训练过程通常需要反复进行： 获得训练数据X，y的一个batch 批量； 前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度； 在损失函数减小的方向上更新权重系数...mini-batch SGD可以描述为以下四步： 获得训练数据X，y的一个batch 批量； 前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度； 沿着梯度反方向移动权重系数...小结 学习指在训练数据上找到一组权重值使得损失函数最小； 学习过程：在小批量数据上计算损失函数对应权重系数的梯度值；之后权重系数沿着梯度的反方向移动； 学习过程的可能性是基于神经网络是一系列张量操作，因此能够使用导数的链式法则计算损失函数对应权重系数的梯度值
编译 在训练模型之前，我们需要通过compile来对学习过程进行配置。...，包括： sum(defualt):逐元素相加 concat:张量串联，可以通过提供concat_axis的关键字参数指定按照哪个轴进行串联 mul：逐元素相乘 ave：张量平均 dot...：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离 具体看以下代码示例： from keras.layers import Merge...#class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） #sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。
信息检索与重排：在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。 聚类分析：将文本自动分组，发现隐藏的主题或模式。 摘要挖掘：识别和提取文本的主要观点。 平行句对挖掘：在多语言数据中找出对应的翻译句子。...语义文本相似度 对于语义文本相似度 (STS)，我们希望为所有相关文本生成嵌入并计算它们之间的相似度。...，其中包含embeddings1和embeddings2之间所有可能对的相应余弦相似度分数 输出： 相似度计算 可以通过多种方式改变此值： 1....Sentence Transformers 实现了两种方法来计算嵌入之间的相似度 from sentence_transformers import SentenceTransformer, SimilarityFunction...在搜索时，查询被嵌入到相同的向量空间中，并从语料库中找到最接近的嵌入。这些条目应该与查询具有较高的语义相似度。
2.1 Python 深度学习框架 Keras 就直接用 Python 的 numpy 的模块来使用张量的。...Pipeline 中文是管道的意思，在这里指的是贯穿了整个数据系统的一个管道，使得使用者能够集中精力从数据中获取所需要的信息，而不是把精力花费在管理日常数据和管理数据库方面。...这里在 reshape 函数的第二个参数放的是 -1，意思就是我不知道或者不想费力来设定这一维度的元素个数，python 来帮我算出，结果也看到了是 3。...在 numpy 中，点乘指的不是在元素层面做乘法，用 np.dot 函数。...先不用管权重 W 和偏置 b 如何优化出来的，假设已经有了最优 W 和 b，我们主要是想验证一下在实际问题中，张量运算是如何进行的。
DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中，讲解了Attention机制的概念与技术细节，本篇内容配合讲解，使用Keras实现Self-Attention...对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度 ?...的点乘，同理，我们计算Machines的attention score的时候需要计算 ? 与 ? 的点乘。如上图中所示我们分别得到了 ? 与 ?...二、Self_Attention模型搭建 笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建，由于网络中间参数量比较多，这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention，关于如何自定义...是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式 ? 上述内容对应（为什么使用batch_dot呢？
这里有三个张量操作： 输入张量和名为W的张量之间的点积（dot） 结果矩阵和向量b之间的加法（+） 一个 relu 操作：relu(x) 是 max(x, 0)；relu代表“修正线性单元...在x上运行模型（称为前向传播）以获得预测值y_pred。 计算模型在批次上的损失，这是y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。...） 你可以使用W计算目标候选y_pred，然后计算目标候选y_pred与目标y_true之间的损失或不匹配： y_pred = dot(W, x) # ❶ loss_value...计算模型在批次上的损失，即y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。 计算损失相对于模型参数的梯度（这称为反向传递）。...在实践中如何计算复杂表达式的梯度？在我们本章开始的两层模型中，如何计算损失相对于权重的梯度？这就是反向传播算法的作用。
该参数在指定固定大小batch时比较有用，例如在stateful RNNs中。...：张量平均 dot：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离 这个两个分支的模型可以通过下面的代码训练: final_model.compile...---- 例子 这里是一些帮助你开始的例子 在Keras代码包的examples文件夹中，你将找到使用真实数据的示例模型： CIFAR10 小图片分类：使用CNN和实时数据提升 IMDB 电影评论观点分类...用于序列分类的栈式LSTM 在该模型中，我们将三个LSTM堆叠在一起，是该模型能够学习更高层次的时域特征表示。...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列 请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息 将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类 在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量
神经网络中的几个基本数据类型 PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包。其内部主要是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。...点积（dot product） 点积是指两个矩阵之间的相乘，矩阵相乘的标准方法不是将一个元素的每个元素与另一个元素的每个元素相乘（这是逐个元素的乘积），而是计算行与列之间的乘积之和。...度矩阵与邻接矩阵 在图神经网络中，常用度矩阵（degree matrix）和邻接矩阵来描述图的结构，其中： 图的度矩阵用来描述图中每个节点所连接的边数。...得到的矩阵如下： 在公式推导中，一般习惯把图的度矩阵用符号来表示。 图中的邻接矩阵是一个6行6列的矩阵。矩阵的行和列都代表1～6这6个点，其中第i行j列的元素，代表第i号点和第j号点之间的边。...在TensorFlow中，有好多与点积有关的函数，在使用这些函数进行开发时，难免会产生疑惑。这里就来总结一下与点积有关的函数有哪些？以及它们之间彼此的区别示什么？
当然，我们更相信那些与我们有相似品味的朋友的推荐。大多数协同过滤系统应用所谓的基于相似性索引的技术。在基于邻域的方法中，根据用户与活动用户的相似性来选择多个用户。...通过计算所选用户评分的加权平均值来推断活跃用户。协同过滤系统关注用户和项目之间的关系。项目的相似度由对这两个项目进行评分的用户对这些项目的评分的相似度来确定。...协同过滤有两类： 基于用户，衡量目标用户与其他用户的相似度。基于项目，衡量目标用户评分或交互的项目与其他项目之间的相似度。三、使用 Python 进行协同过滤 协作方法通常使用效用矩阵来制定。...余弦相似度是查找向量相似度所需的最简单算法。矩阵中，每一行代表一个用户，而每一列对应不同的电影，每个单元格代表用户对该电影的评分。余弦相似度(p, q) = pq____|p|....在这个例子中，我们得到Wall-e和最后一个是第一个矩阵之后的效用矩阵，仅包含部分数据，需要这些数据来通过用户给出的“根”来预测预期评级的可能性。除了最后一个记录该用户与目标用户之间的相似度。
可以把向量看作空间中的有向线段，向量的每个组成元素，对应向量在不同的坐标轴上的投影长度。 AI中的应用：在机器学习中，单条数据样本的表征都是以向量化的形式来完成的。...向量化的方式可以帮助AI算法在迭代与计算过程中，以更高效的方式完成。 3.矩阵（Matrix） 矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引确定。矩阵在机器学习中至关重要，无处不在。...L2范数是我们最常用的范数，欧氏距离就是一种L2范数。 AI中的应用：在机器学习中，L1范数和L2范数很常见，比如『评估准则的计算』、『损失函数中用于限制模型复杂度的正则化项』等。...9.常用的距离度量 在机器学习里，大部分运算都是基于向量的，一份数据集包含n个特征字段，那每一条样本就可以表示为n维的向量，通过计算两个样本对应向量之间的距离值大小，有些场景下能反映出这两个样本的相似程度...[余弦相似度 Cosine Similarity] 机器学习中用这一概念来衡量样本向量之间的差异，其数学表达式如下： cos\theta =\frac{AB}{| A | |B | } =\frac{\
其基本结构如下 对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度...当我们处理Thinking这个词时，我们需要计算句子中所有词与它的Attention Score，这就像将当前词作为搜索的query，去和句子中所有词（包含该词本身）的key去匹配，看看相关度有多高。...的时候我们需要计算 与 的点乘，同理，我们计算Machines的attention score的时候需要计算 与 的点乘。...上述操作即可简化为矩阵形式： 二、Self_Attention模型搭建 笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建，由于网络中间参数量比较多，这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention...上述操作即可简化为矩阵形式： 上述内容对应（为什么使用batch_dot呢？
在此设置中，从随机单词向量开始，然后以与神经网络权重相同的方式学习单词向量； - 加载到模型词嵌入中，这些词是使用不同的机器学习任务预先计算出来的，而不是正在尝试解决的任务。...比如，在适合的嵌入空间中，希望将同义词嵌入到相似的单词向量中;一般来说，期望任意两个单词向量之间的几何距离（例如L2距离）与相关单词之间的语义距离相关（意思不同的单词嵌入在远离彼此相关，而相关的词更接近...在这种情况下，重用在不同问题上学习的特征是有意义的。 这样的词嵌入通常使用词出现统计（关于在句子或文档中共同出现的词的观察），使用各种技术来计算，一些涉及神经网络，一些不涉及。...GRU层使用与LSTM相同的原理工作，但它们有些简化，因此运行成本更低（尽管可能没有LSTM那么多的特征表示能力）。计算代价和特征表示能力之间的这种权衡在机器学习中随处可见。...要将dropout与循环网络一起使用，应该使用时间常数drpoout mask和循环dropout mask。
数据形状= (3, 3, 5) #张量是由以下三个关键属性来定义的。...# 轴的个数（阶）：例如，3D 张量有 3 个轴，矩阵有 2 个轴。这在 Numpy 等 Python 库中也叫张量的ndim。...kernel)+bias) 两者等同 # output = activation(dot(W, input) + b) 两者等同 # 输入张量和张量W之间的点积运算（dot），kernel_initializer...='glorot_uniform',标识初始化W权重 # 得到的2D 张量与向量bias 之间的加法运算（+），bias_initializer='zeros',标识初始化bias权重 # 最后的...#损失是在训练过程中需要最小化的量，因此，它应该能够衡量当前任务是否已成功解决。 #优化器是使用损失梯度更新参数的具体方式，比如 RMSProp 优化器、带动量的随机梯度下降（SGD）等。
在介绍完如何存储和操作数据后，接下来将简要地回顾一下部分基本线性代数内容。这些内容有助于了解和实现大多数模型。本节将介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算，并用数学符号和相应的代码实现来表示它们。...如果要将此华氏度值转换为更常用的摄氏度，则可以计算表达式 c=\frac{5}{9}(f-32) ，并将 f 赋为 52 。在此等式中，每一项（ 5 、 9 和 32 ）都是标量值。...在代码中，我们可以调用函数来计算任意形状张量的平均值。 A.mean(), A.sum() / A.numel() 同样，计算平均值的函数也可以沿指定轴降低张量的维度。...这些转换是非常有用的，例如可以用方阵的乘法来表示旋转。后续章节将讲到，我们也可以使用矩阵-向量积来描述在给定前一层的值时，求解神经网络每一层所需的复杂计算。 ...在代码中使用张量表示矩阵-向量积，我们使用mv函数。当我们为矩阵A和向量x调用torch.mv(A, x)时，会执行矩阵-向量积。注意，A的列维数（沿轴1的长度）必须与x的维数（其长度）相同。
# 仅限于 ipython Tensor Tensor(张量）类似于NumPy的ndarray，但还可以在GPU上使用来加速计算。...为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵 z，其形状与另一个 y 相同，使用 zeros_like 来分配一个全 ? 的块。...我们将在后续章节中讲到，我们也可以使用矩阵向量乘积来描述在给定前一层的值时计算神经网络的每一层所需要的计算。在代码中使用张量表示矩阵向量积，我们使用与点积相同的 dot 函数。...在深度学习中，我们更经常地使用平方 ? 范数。你还会经常遇到 [ ? 范数，它表示为向量元素的绝对值之和：] ( ? ) 与 ? 范数相比， ? 范数受异常值的影响较小。为了计算 ?...在这里，我们可以分离 y 来返回一个新变量 u，该变量与 y 具有相同的值，但丢弃计算图中如何计算 y 的任何信息。换句话说，梯度不会向后流经 u 到 x。
，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...，来评估模型，生成器应返回与test_on_batch的输入数据相同类型的数据。...“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层（只要支持masking
2.0中的高阶API，代码中不会涉及像TensorFlow 1.x版本中的Session等一些较为复杂的东西，所有的代码都是基于高阶API中的tf.keras.models来构建的（具体模型构建使用Sequential...而流是指让数据在不同的计算设备上进行传输并计算（因为只有Tensor形式的数据可以实现在不同的设备之间进行传递）。...1.1.4 数据类型和维度 对于任意一门编程语言都会有数据类型，区别就在于每一门编程语言定义不同数据类型的方式不一样，在本章开始的时候了解过，在TensorFlow中，用张量（Tensor）来表示数据结构...）等； 高阶API：该层为由Python实现的模型成品，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口，在第四章中实现MNIST手写字识别的例子我们主要使用它。...：可以通过此API来编译经Sequential构建好的模型，同时也可以定义优化器、损失函数、如何对网络参数进行优化以及在训练过程中是否要计算准确率等，我们来看看官网中对此API的解释： ?
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