JavaShuo
栏目
标签
SIGIR 2020 | 第四范式提出深度稀疏网络模型,显著提升高维稀疏表数据分类效果...
时间 2021-01-13
标签
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
栏目
系统网络
繁體版
原文
原文链接
如今,在金融、零售、电商、互联网等领域的 AI 应用中,表数据都是最为常见且应用广泛的数据格式。将表数据进行准确的分类预测,对业务的提升起着至关重要的作用。 日前,第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络(Deep Sparse Network,又名 NON),通过充分捕捉特征域内信息、刻画特征域间潜在相互作用、深度融合特征域交互操作的输出,获得超过 LR、GBDT 等常
>>阅读原文<<
相关文章
1.
SIGIR 2020 | 第四范式提出深度稀疏网络模型,显著提高高维稀疏表数据分类效果...
2.
稀疏表示分类(SRC)
3.
稀疏表示
4.
稀疏表达
5.
数据结构:稀疏表
6.
稀疏数组
7.
稀疏
8.
稀疏性度量
9.
稀疏矩阵类
10.
JavaScript稀疏数组
更多相关文章...
•
SVG 模糊效果
-
SVG 教程
•
网站主机提供商
-
网站主机教程
•
委托模式
•
Kotlin学习(二)基本类型
相关标签/搜索
稀疏
效果显著
提升效率
提升
提高效益
提高效率
提提
系统网络
快乐工作
NoSQL教程
Redis教程
Hibernate教程
设计模式
委托模式
数据传输
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
安装cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用说明
3.
phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4.
yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5.
精讲Haproxy搭建Web集群
6.
安全测试基础之MySQL
7.
C/C++编程笔记:C语言中的复杂声明分析,用实例带你完全读懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python环境
9.
李宏毅机器学习课程笔记2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里云ECS配置速记
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
SIGIR 2020 | 第四范式提出深度稀疏网络模型,显著提高高维稀疏表数据分类效果...
2.
稀疏表示分类(SRC)
3.
稀疏表示
4.
稀疏表达
5.
数据结构:稀疏表
6.
稀疏数组
7.
稀疏
8.
稀疏性度量
9.
稀疏矩阵类
10.
JavaScript稀疏数组
>>更多相关文章<<