说明: 在学习DNN时,使用的版本为 DNN8.参考资料:http://www.dnnsoftware.com/docs/designers/creating-themes/index.html 制作皮肤: 1,创建一个名为:MySkin.html的HTML文件.内容如下: 2,创建一个名为:doctype.xml的XML文件.内容如下: 3,将在第1步与第2步中创建的文件一起打包成为: MySking.zip文件.如下图所示: 部署皮肤: 1,开始DNN门户,用户HOST账号登录.进入:Hos…

DNN(DotNetNuke)是一个免费.开源.可扩展的内容管理系统,可广泛用于商务网站.企业内网和外网网站.在线内容发布网站.DotNetNuke是微软第一次向开源说"Yes"的里程碑,它也是门户网站的未来. DNN中的一个门户网站就是DNN的一个单独实例中n个可能的站点中的一个站点,它与同一个DNN实例中的其他门户网站在数据和功能上完全不同.一个门户网站可以定义为寄宿在DotNetNuke安装中的某个网站的相关数据 在本地安装DotNetNuke的步骤: 下载ZIP安装包 创建数据…

一.单层感知机(perceptron) 拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层,在输出层得到分类结果: 缺点:无法模拟稍复杂一些的函数(例如简单的异或计算). 解决办法:多层感知机. 二.多层感知机(multilayer perceptron) 有多个隐含层的感知机. 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时,更多的层数使得神经网络可以模拟显示世界中更加复杂的情形. 多层感知机给我们的启示是,神经网络的层数直接决定它的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

小结: 1. 是否能设计一种DNN的特定网络结构来改善DNN,使得其学习起来更加高效 https://mp.weixin.qq.com/s/lF_WLAn6JyQqf10076hsjA Deep & Cross Network for Ad Click Predictions 计算广告CTR预估系列(十一)--谷歌DCN模型理论与实践 随着DNN在计算机视觉.自然语言处理.语音识别等领域取得重要进展,DNN几乎无限的表达能力被广泛的研究.同样也尝试被用来解决web产品中输入高维高稀疏的问题.DN…

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表…

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi…

原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分…

目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).…