sequential 第28页

Locust(1.接口性能测试模板)

importosfromlocustimportHttpUser,TaskSet,task,between,constant,SequentialTaskSetfromloguruimportlogger

leng_nuan·2022-11-28 22:01

tensorflow2.x股票预测

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'importnumpyasnpfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportActivation

小杨变老杨·2022-11-28 21:41

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

代码如下：#首先搭建网络，这里以最简单的sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类

实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类1.tf.keras构建模型训练评估测试API介绍importtensorflowastffromtensorflowimportkeras1.1构建模型1、Keras中模型类型：Sequential

IT之一小佬·2022-11-28 16:22

人工智能实践：Tensorflow笔记（4）——网络八股扩展

文章目录1、tf.keras搭建神经网络八股2、自制数据集3、数据增强4、断点续训5、参数提取6、acc&loss可视化7、给图识物1、tf.keras搭建神经网络八股六步法importtrain,testSequential

Pumpkin-_-·2022-11-28 14:31

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-自制数据集

自制数据集，解决本领域应用目录摘要一、Sequential()实现自制数据集二、Class()实现自制数据集摘要mnist_image_label文件夹：mnist_train_jpg_60000（训练集图片

诗雨时·2022-11-28 14:28

神经网络八股扩展（tensorflow）_4

六步法的扩展：Importtrain，test（自制数据集，数据增强）Sequential/Classmodel.compilemodel.fit（断点续训）model.summary（参数提取，acc

小元宝宝·2022-11-28 14:55

【tensorflow】给图识物

输出识别结果前向传播执行应用predict(输入特征,batch_size=整数)#给定输入特征，经过预测，得到前向传播计算结果实现预测仅需3步：复现模型，实现前向传播model=tf.keras.models.Sequential

Gardenia。·2022-11-28 14:24

BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

just do it now·2022-11-28 13:43

【推荐算法论文阅读】BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Trans

CC‘s World·2022-11-28 13:07

【推荐系统】BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐

来自：Microstrong今天给大家介绍一篇BERT用于推荐系统的文章，题目是《BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer

zenRRan·2022-11-28 13:06

论文阅读 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

一句话总结：采用深层的双向自注意力来对用户行为序列进行建模。1.BERT4Rec简介根据用户历史的行为，对用户动态的偏好进行建模，对于推荐系统来说是有挑战的和重要的。之前的算法使用序列神经网络从左向右地编码用户的历史交互信息为隐含表示，进而进行推荐，因此只利用了单向的信息进行建模。尽管它们是有效的，但由于存在以下限制，我们认为这种从左到右的单向模型是次优的：单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能

凝眸伏笔·2022-11-28 13:06

加州大学提出时间间隔自注意力模型用于序列推荐(已开源)

TimeIntervalAwareSelf-AttentionforSequentialRecommendationJiachengLi,YujieWang,JulianMcAuleyUniversityofCalifornia

frank_hetest·2022-11-28 13:03

Delayed Adversarial Training with Non-Sequential Adversarial Epochs

非连续对抗epoch的延迟对抗训练对抗训练需要在训练时间段内重复生成针对图像批次的攻击，其高复杂性一直时其广泛使用的控制因素。因此，迄今为止，AT仅用于普通数据集上的训练。很少有研究人员在一定程度上通过提出适度提高了复杂性的AT变体来解决问题，扩展这些进步，这项工作探索了在训练时间方面进一步提高AT复杂性的简单而有效的方法。具体而言，通过这项工作，我们探索了a）训练连续对抗时期和b）在对抗时期攻击

你今天论文了吗·2022-11-28 13:30

阿里推荐算法：BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transform

Danni_hgc·2022-11-28 13:30

推荐模型-序列推荐-2019：BERT4Rec

BERT4Rec:SequentialRecommendationwithBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer."

u013250861·2022-11-28 13:29

pytorch torchtext.data.Field

APICLASStorchtext.data.Field(sequential=True,use_vocab=True,init_token=None,eos_token=None,fix_length

Claroja·2022-11-28 11:53

2022-01 task01 强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）

文章目录强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）序列决策(SequentialDecisionMaking)强化学习基础（教程第一章+对应习题）（2天）强化学习(ReinforcementLearning

张一%·2022-11-28 09:37

卷积操作的参数量计算

卷积操作的参数量计算1.计算一维的卷积参数：输入：model=Sequential()model.add(layers.Conv1D(64,15,strides=2,input_shape=(178,1

zx超·2022-11-28 09:33

会话/序列推荐：Caser、SASRec、BERT4Rec [Session based / Sequential Recommendation]

目录Caser3模型3.1嵌入层3.2卷积层3.3全连接层3.4训练3.6与一些模型的关系SASRec2RELATEDWORK3METHODOLOGY3.1嵌入层3.2自注意力block3.3堆叠自注意力层3.4预测层3.5网络训练3.7讨论4实验4.1数据集4.2对比模型4.3实验细节4.4评价指标4.5推荐表现4.6消融实验4.8注意力权重可视化BERT4RecABSTRACT2RELATED

Dive_·2022-11-27 21:07

加州大学提出个性化Transformer序列推荐模型SSE-PT(已开源)

SSE-PT:SequentialRecommendationViaPersonalizedTransformerLiweiWu,ShuqingLi,Cho-JuiHsieh,JamesSharpnackUniversityofCaliforniaRecSys2020https

frank_hetest·2022-11-27 21:36

#Reading Paper# SASRec：Self-Attentive Sequential Recommendation

#论文题目：SASRec：Self-AttentiveSequentialRecommendation（SASRec-基于自注意力机制的序列推荐）#论文地址：https://arxiv.org/abs/

堇禤·2022-11-27 21:03

序列推荐阅读指南，从MC到Attention，附所有论文PDF～

论文（1）：Sequentialrecommendersystems:challenges,progressandpros

Blank_spaces·2022-11-27 21:03

Pytorch实现简单的卷积神经网络

__init__()#序列化self.model1=Sequential(#卷积层，参数依次为输入通道数、输出通道数、卷积核大小、填补大小nn.Conv2d(3,32,

莫问余年·2022-11-27 20:54

动手学深度学习（4-7章）代码

多层感知机的从零开始实现多层感知机的简介实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm4.1/4.2

即各层的激活值是如何计算的4.2前向传播的一般实现dense函数作用：输入前一层的激活值，给定当前层的参数，返回本层的激活值作为下一层的输入四个参数：（1）初始输入值：a_in（2）神经元的参数：W,b（3）激活函数：gsequential

m0_54237635·2022-11-27 10:16

Keras 回调 Callback学习总结

使用方法：传递一个列表的回调函数名称作为callbacks关键字到Sequential或Model类型的…fit()方法。在训练时，相应的回调函数的方法就会在各自的阶段被调用。

zhenyu_qiu·2022-11-27 08:34

【深度学习】计算机视觉（六）——pytorch（下）

文章目录torch.nnnn.Module卷积：nn.Conv2d池化：nn.MaxPool2d非线性激活：nn.ReLu线性层：nn.Linearnn.Sequential损失函数：nn.L1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLosstorch.optim

RK_Dangerous·2022-11-27 06:10

pytorch实战（二）——搭建卷积神经网络（CNN）

此文讲的是基于pytorch，利用class和sequential搭建卷积神经网络。关于如何配置pytorch环境，我很早就做过了

一位安分的码农·2022-11-27 04:26

Pytorch 中torch.nn.Linear的权重初始化

最近学习李沐老师pytorch课程，在software回归一节中模型建立首先进行初始化参数（权重……），课程代码如下：net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10

D_handsome·2022-11-27 03:47

基于tensorflow搭建神经网络

基于tensorflow搭建神经网络一、tf.keras搭建神经网络步骤六步法importtrain，testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summarymodels.Sequential

积雨辋川·2022-11-27 01:52

Tensorflow之搭建神经网络八股

Tensorflow之搭建神经网络八股步骤：导入模块划分训练集和测试集在Sequential()中或利用class搭建网络结构在compile()中配置训练方法，选择优化器，选择损失函数，选择评测指标在

猿心不灭·2022-11-27 01:21

[TensorFlow2.0]搭建神经网络

3.逐层搭建网络结构，model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法，选

机智的小陈今天学习了吗·2022-11-27 01:50

用Tensorflow API: tf.keras搭建网络八股

importtrain,testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summarymodel=tf.keras.models.Sequential

瑾明达2号·2022-11-27 01:20

Tensorflow2.x框架-用 Tensorflow API：tf.keras 搭建网络八股 sequential

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股sequential博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！

诗雨时·2022-11-27 01:50

使用Keras搭建神经网络（Keras是基于TensorFlow的一个架构）（tf.keras是Tensorflow的API）

西伯利亚大草原的狼·2022-11-27 01:15

TensorFlow笔记_04——八股搭建神经网络

目录4.八股搭建神经网络4.1神经网络搭建八股4.1.1Sequential搭建神经网络4.1.2类class搭建神经网络4.2MNist数据集4.2.1MNIST数据集说明4.2.2Sequential

要什么自行车儿·2022-11-27 01:15

运用tensorflow中的keras搭建卷积神经网络

importtensorflow.kerasaskeras2、准备训练数据x_train,y_trainx_test,y_test3、搭建网络结构生成一个保存网络结构的容器model=keras.models.Sequential

guluC·2022-11-27 01:45

搭建神经网络八股——keras实现

Tensorflow的API;tf.keras搭建网络八股主要分为六步法：import:导入相关的模块train,test：告知需要喂入网路的训练集和测试集是什么model=tf.keras.models.Sequential

AI炮灰·2022-11-27 00:12

Tensorflow搭建神经网络(API及相关参数解析)

神经网络八股用TensorflowAPI:tf.keras搭建网络八股六步法import引入相关模块train,test告知要喂入网络的输入集以及测试集model=tf.keras.models.Sequential

9ack!?·2022-11-27 00:42

TensorFlow2.X搭建神经网络标准操作流程

用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法importtrain,testmodel=tf.keras.models.Sequentialmodel.compilemodel.fitmodel.summar1

相序定律·2022-11-27 00:41

【Tensorflow】用Tensorflow API：tf.keras搭建网络八股

【Tensorflow】用TensorflowAPI：tf.keras搭建网络八股六步法1.import2.train,test3.model=tf.keras.models.Sequential4.model.compile5

Gardenia。·2022-11-27 00:40

Pytorch系列之——模型容器与AlexNet构建

模型容器(Containers)AlexNet构建在pytorch提供的模型容器中有三个常用的子模块：第一个是nn.Sequential，它的作用是将多个网络层按顺序包装起来；第二个是nn.Modu

Despacito1006·2022-11-26 21:09

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InitializingTensors5.BasicFunctions二、PyTorchNeuralNetworkModule(torch.nn)1.nn.Linear2.nn.ReLU3.nn.BatchNorm1d4.nn.Sequential5

有来有去小钻风·2022-11-26 19:17

基于python使用TPE搜索算法调整机器学习超参数

在日常机器学习调参过程中，我们常常使用网格搜索、随机搜索和基于GP的SMBO（SequentialModel-BasedOptimization）搜索。

数据算法小屋·2022-11-26 18:31

深度学习——参数管理（笔记）

1.单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear

jbkjhji·2022-11-26 17:40

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jinlin_·2022-11-26 17:50

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1.Keras、层与模型1.1建立一个简单的模型1.1.1序贯模型tf.keras.Sequential支持方便地搭建序贯式模型：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersmodel

Summer142857·2022-11-26 17:19

tensorflow学习笔记（四）——keras搭建神经网络

你huai哦·2022-11-26 17:12

RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found

RuntimeError:modulemusthaveitsparametersandbuffersondevicecuda:0(device_ids[0])butfoundoneofthemondevice:cpunn.Sequential

Andy_2259·2022-11-26 16:00

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