深度学习入门：循环神经网络------RNN概述，词嵌入层，循环网络层及案例实践！（万字详解！）
RNN 概述 1.1 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Nearal Networks, RNN)是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。它通过引入循环连接，使得网络能够捕捉序列中的时间依赖性和上下文信息。 在RNN中，每个时间步的隐藏层不仅接收当前输入，还接收来自上一时间步隐藏层的输出，这种机制允许网络“记忆”过去的信息，从而有效处理...
深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）
前言 CNN概述 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CN...
深度学习入门：一篇概述深度学习的文章
特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？推荐系统是一种人工智能技术，旨在为用户推荐个性化内容。其中，特征工程是推荐系统的一个重要组成部分，其目的是从原始数据中提取有用的特征，以便更好地进行推荐。推荐系统可供利用的特征主要包括以下几类： 1. 用户特征用户特征是指与用户相关的属性，例如年龄、性别、职业、学历等。这些特征通常由用户在注册或使用应用程序时提供。利用这些特征，推荐系统可以更好地了解用户.....
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