经典推荐深度模型 Wide & Deep,对应的论文《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》,链接:arxivWide & Deep的模型架构如下图所示: 可以看到Wide & Deep模型分成Wide和Deep两部分。Wide部分就是一个简单的线性模型,Deep部分是一个前馈神经网络模型。将线性模型和前馈神经网络模型合并在一起训练。 2 推荐系...
更多内容请关注 清华大学脑与智能实验室 用于发布清华大学脑与智能实验室相关信息 5篇原创内容 公众号 收录于合集 #THBI Seminar系列讲座 34个 上一篇系列讲座| Assembly and Operation of the Neocortex下一篇系列讲座|THBI Seminar Series on Sep 22nd微...
原文传送门:[2205.15043] RLx2: Training a Sparse Deep Reinforcement Learning Model from Scratch (arxiv.org) Background 首先简单介绍一下文中主要用到的Dynamic Sparse Training(DST)的动态稀疏网络训练的概念。DST 是一中从头开始训练稀疏网络(learn from scratch)并在训练过程中同时优化网络权重和稀疏网络拓扑结...
此时的求导涉及到了矩阵范数的求导,一般有2种方法,第一种是将求导问题转换到矩阵的迹的求导,可以参考前面博文Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导)。第二种就是利用BP的思想来求,可以参考:Deep learning:二十八(使用BP算法思想求解Sparse coding中矩阵范数导数)一文。 代价函数关于权值矩阵A的导数...
本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自编码表达。
本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自编码表达。
本节将简单介绍下sparse coding(稀疏编码),因为sparse coding也是deep learning中一个重要的分支,同样能够提取出数据集很好的特征。本文的内容是参考斯坦福deep learning教程:Sparse Coding,Sparse Coding: Autoencoder Interpretation,对应的中文教程见稀疏编码,稀疏编码自编码表达。
Recently, research in these two directions is leading to increasing cross-fertlisation of ideas, thus a unified Sparse Deep or Deep Sparse learning framework warrants much attention. This paper aims to provide an overview of growing interest in this unified framework, and also outlines future ...
由此可见,在前面博文Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解)中,Ng教授给出关于Sparse coding的代价公式如下: 并且Ng教授称公式中比如第一项是l2范数,按照我现在这种定义其实这种讲法是错的,严格的说应该是Frobenius范数(不过也有可能是他自己的定义不同吧,反正最终能解决问题就行)。毕竟,在matlab中如果按照Ng关于...
《The State of Sparse Training in Deep Reinforcement Learning》是一篇ICML2022的论文,这篇论文系统性的分析了目前CV领域中sparse training技术应用到DRL的场景中的性能和实验细节,并分析了sparse training结合RL时一些RL设定的影响,同时验证了CV领域中稀疏网络在相同参数量的情况下性能可以比稠密网络更好的结果在RL设...