第73期 HackCV 日报

这篇文章总结了深度学习领域具有影响力的五篇文章,同时也总结了10个深度学习比较常用的方法,比如反向传播、随机梯度下降、学习率下降、Dropout、最大池化、批归一化、LSTM、Skip-gram、连续词袋、迁移学习。

本文总结了五个重要的算法,即回归、聚类、降维、决策树算法和深度学习,有了这些概念,基本就可以解决大部分的问题了。恩,如果你了解这些概念,那这个链接不需要细看了。

如何使用神经网络更好地做大规模音乐的推荐呢?目前推荐系统可以分为两类:基于内容的推荐系统和协同过滤系统。那word2vec有什么用呢?它可以获取音乐的内容信息,提供一个新的维度来做推荐。本文是这个算法在推荐上的一个探索和总结。