有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个...
推荐算法(四)——经典模型 DeepFM 原理详解及代码实践 稀疏特征处理：对类别特征进行 onehot 编码，转化为稀疏的 01 向量，并与数值特征拼接。密集嵌入：将稀疏向量进行嵌入处理，转换为低维度的稠密向量，与原始数值特征拼接后作为 Deep 和 FM 的输入。FM 层：包含线性部分和交叉部分，线性部分对每个特征赋予权重求和，交叉部分通过两两特征相乘并加权求和，最...
iDPNN是什么意思? 该架构由华为诺亚方舟实验室的机器学习算法团队提出。主要用于解决深度学习在移动和嵌入式设备上的应用问题。性能优势：高精度：与传统卷积神经网络相比，iDPNN具有更高的精度。低参数数量：iDPNN的参数数量更低，有助于减少模型的复杂度和存储需求。高效计算：在计算能力有限的设备上，iDPNN也能实现更好的性...
推荐算法(四)——经典模型 DeepFM 原理详解及代码实践 隐层：深层部分的输入为所有稠密向量的横向拼接，经过多层线性映射和非线性转换得到隐层输出，一般映射为 1 维。输出层是 FM 层和隐层的叠加，通过非线性转换得到预测概率输出。DeepFM 在 CTR 预估任务上的表现良好，相比其他推荐算法，DeepFM 的优势在于两部分共享输入，无需加入人工特征，部署更方便，结...
DARTS+:DARTS 搜索为何需要早停? 近期，华为诺亚方舟实验室的研究者们提出了一种名为 DARTS+ 的可微分神经网络架构搜索算法。这一创新在原有 DARTS 算法的基础上引入了早停机制（early stopping），显著减少了搜索时间并大幅提升了性能。相关论文《DARTS+: Improved Differentiable Architecture Search with Early Stopping》已经发布，代码将...
