吴恩达机器学习笔记 三十九 协同过滤的TensorFlow实现

TensorFlow的一个优点:可以自动算出成本函数的导数

如上图,设 f( x ) = wx,成本 J 为(wx - 1)^2,用GradientTape()这个函数,TensorFlow会记录计算成本J所需的操作序列,保存在 tape 中。 dJdw为自动计算出的导数。 TensorFlow中这个被称为AutoDiff,一些其他的机器学习包,例如pytorch也支持AutoDiff,有时也称autograd。

协同过滤的TensorFlow实现:

相关推荐
隐匿7811 小时前
nacos网站
笔记
nnerddboy1 小时前
QT(c++)开发自学笔记:2.TCP/IP
c++·笔记·qt
程序员东岸2 小时前
避坑修链表:从顺序表到单链表的那点事儿(含可跑示例与小项目串联)
数据结构·笔记·学习·程序人生·链表
禁默2 小时前
机器学习基础入门(第五篇):半监督学习与强化学习
人工智能·学习·机器学习
mit6.8242 小时前
[Sora] 从检查点恢复训练 | `Booster`接口 | EMA模型 | .safetensors
人工智能·算法·机器学习
i.ajls3 小时前
强化学习入门-3(AC)
人工智能·深度学习·机器学习·actor-critic
Blossom.1183 小时前
把AI“浓缩”到1KB:超紧凑型决策树在MCU上的极限优化实战
人工智能·python·单片机·深度学习·决策树·机器学习·数据挖掘
weixin_429630263 小时前
第四章 决策树
python·决策树·机器学习
赶飞机偏偏下雨3 小时前
【Java笔记】消息队列
java·开发语言·笔记
荔园微风4 小时前
ML.NET机器学习框架基本流程介绍
人工智能·机器学习·.net