前言 用户流失一直都是公司非常重视的一个问题，也是AAARR中的Retention的核心问题，所以各大算法竞赛都很关注。...本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...3、场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析（http://www.jianshu.com/...，其实这并不TensorFlow的全部，传统的Bp神经网络，SVM也可以到达近似的效果，在接下来的文章中，我们将继续看到比如CNN图像识别，LSTM进行文本分类，RNN训练不均衡数据等复杂问题上面的优势...可能存在的问题 在刚做神经网络的训练前，要注意一下是否会犯以下的错误。 1、数据是否规范化 模型计算的过程时间长度及模型最后的效果，均依赖于input的形式。
本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析。...([1,0]) 下面我们就要开始正式开始训练神经网络了， input_node = 9 #输入的feature的个数，也就是input的维度 output_node = 2 #输出的[0,1]或者[1,0...，其实这并不TensorFlow的全部，传统的Bp神经网络，SVM也可以到达近似的效果，在接下来的文章中，我们将继续看到比如CNN图像识别，LSTM进行文本分类，RNN训练不均衡数据等复杂问题上面的优势...可能存在的问题 在刚做神经网络的训练前，要注意一下是否会犯以下的错误。 数据是否规范化 模型计算的过程时间长度及模型最后的效果，均依赖于input的形式。
LP范数不是一个范数，而是一组范数，其定义如下： pp的范围是[1,∞)[1,∞)。pp在(0,1)(0,1)范围内定义的并不是范数，因为违反了三角不等式。...从上图可以很容易地看出，由于L2范数解范围是圆，所以相切的点有很大可能不在坐标轴上，而由于L1范数是菱形（顶点是凸出来的），其相切的点更可能在坐标轴上，而坐标轴上的点有一个特点，其只有一个坐标分量不为零...而covariate shift就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同。...大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的...而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，避免因为激活函数导致的梯度弥散问题。
2.3、召回神经网络的训练 对于服务阶段使用到的相似向量的计算方法不在本文的讨论范围内，在这里着重讨论该神经网络的训练。...如用户的地理位置，设备需要embedding，而如用户性别，登录状态以及年龄这样的二进制和连续的特征只需归一化到[0,1][0,1]\left [ 0,1 \right ]便可以直接作为输入。...3.1、问题建模 本文作者在这个部分没有使用点击率作为问题的目标，而是使用了观看时长（watch time）。...在预测时，使用指数函数exexe^x作为最终的激活函数来表示概率。...如果xxx服从任意分布，且其概率密度函数为f(x)f(x)f，则利用累计分布函数： x̃=∫x−∞dfx~=∫−∞xdf 则x̃x~上的均匀分布。
问题描述 激活函数是深度学习，也是人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。那么，激活函数的作用应该如何来理解呢？...解决方案 常用激活函数： （1）Sigmoid函数 sigmoid函数可以将输入的整个实数范围内的任意值映射到[0,1]范围内，当输入值较大时，会返回一个接近于1的值，当输入值较小时，则返回一个接近于0...Sigmoid函数的数学公式和函数图像如下： ? ? 优点：输出在映射区间(0,1)内单调连续，非常适合用作输出层，并且比较容易求导。...（2）Softmax函数 softmax函数实际上是在sigmoid函数上做一个推广，它可以将所有输出映射成概率的形式，即值在[0,1]范围且概率总和为1。...结语 简单来说，激活函数的作用就是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。
p在(0,1)范围内定义的并不是范数，因为违反了三角不等式。...从上图可以很容易地看出，由于L2范数解范围是圆，所以相切的点有很大可能不在坐标轴上，而由于L1范数是菱形（顶点是凸出来的），其相切的点更可能在坐标轴上，而坐标轴上的点有一个特点，其只有一个坐标分量不为零...而covariate shift就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同。...大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的...而 BN 就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，避免因为激活函数导致的梯度弥散问题。
p在(0,1)范围内定义的并不是范数，因为违反了三角不等式。...从上图可以很容易地看出，由于L2范数解范围是圆，所以相切的点有很大可能不在坐标轴上，而由于L1范数是菱形（顶点是凸出来的），其相切的点更可能在坐标轴上，而坐标轴上的点有一个特点，其只有一个坐标分量不为零...而covariate shift就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同。...大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的...而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，避免因为激活函数导致的梯度弥散问题。
我们知道，一个随机事件的概率p(a)必须满足两个条件： 概率值是非负的，即p(a)>=0 概率值不能大于1，即p(a)<=1 这两个要求可以合并成，概率值必须在区间[0,1]内。...三角函数看似可以，比如正弦函数和余弦函数，可以将(−∞ ,+∞ )内的数压缩到[-1,1]之间，稍作变换，如使用 ，就可以将函数值压缩到[0,1] 之间。用三角函数进行复合，也许是可行的。...最后我们再来想想指数函数， 可以将(−∞ ,+∞ )内的数变换到(0 ,+∞)内，我们在这个基础上很容易构造出一个值域为[0,1]，并且单调增的函数。...现在看来，问题基本上解决了，我们已经找到了这样一个函数，输入一个样本的特征x，就可以得到一个(0,1)内的概率值，这就是样本属于正样本的概率。...这种变换在神经网络尤其是深度学习中被广为使用，对于多分类问题，神经网络的最后一层往往是softmax层（不考虑损失函数层，它只在训练时使用）。欲知softmax原理如何，且听下回分解！
LP 范数不是一个范数，而是一组范数，其定义如下： 的范围是 [1,∞)。 在 (0,1) 范围内定义的并不是范数，因为违反了三角不等式。...在 Dropout 每一轮训练过程中随机丢失神经元的操作相当于多个 DNNs 进行取平均，因此用于预测时具有 vote 的效果。 2. 减少神经元之间复杂的共适应性。...而 covariate shift 就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同。...大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的...而 BN 就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为 0 方差为 1 的标准正态分布，避免因为激活函数导致的梯度弥散问题。
Sigmoid函数由于单增及反函数单增等性质，常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间。...一般来讲，在训练神经网络的过程中，对于求导、连续求导、处理二分类问题，一般使用Sigmoid激活函数，因为Sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。...函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，Sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单。但是对于多分类问题，Sigmoid函数就显得心有余而力不足了。...根据上面的结论，我们来总结一下Sigmoid函数的优缺点： 优点 （1）Sigmoid函数的输出映射在(0,1)(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。 （2）求导容易。...这里的a是一个很小的常数，其存在的目的在于既修正了数据，又保留了部分负轴的值，使得负轴的信息不会全部丢失，这样的变体函数被称为Leaky-ReLU函数。其函数图像如图： ?
总之，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。...2 常用激活函数 2.1 sigmoid函数 sigmoid函数可以将整个实数范围的的任意值映射到[0,1]范围内，当当输入值较大时,sigmoid将返回一个接近于1的值,而当输入值较小时,返回值将接近于...sigmoid优缺点总结： 优点：输出的映射区间(0,1)内单调连续，非常适合用作输出层，并且比较容易求导。...由于x>0时，relu函数的导数为1，即保持输出为x，所以relu函数能够在x>0时保持梯度不断衰减，从而缓解梯度消失的问题，还能加快收敛速度，还能是神经网络具有稀疏性表达能力，这也是relu激活函数能够被使用在深层神经网络中的原因...，在处理分类问题是很方便，它可以将所有输出映射到成概率的形式，即值在[0,1]范围且总和为1。
模型定义相关问题 模型结构 DNN/CNN/RNN/LSTM/GRU/transformer DNN：深度神经网络 CNN：卷积神经网络 RNN：循环神经网络 LSTM\GRU transformer：...(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层 缺点： Sigmoid函数饱和使梯度消失。...对比sigmoid类函数主要变化是： 1）单侧抑制； 2）相对宽阔的兴奋边界； 3）稀疏激活性。 存在问题： ReLU单元比较脆弱并且可能“死掉”，而且是不可逆的，因此导致了数据多样化的丢失。...通过合理设置学习率，会降低神经元“死掉”的概率。...这样做目的是使负轴信息不会全部丢失，解决了ReLU神经元“死掉”的问题。更进一步的方法是PReLU，即把 \varepsilon 当做每个神经元中的一个参数，是可以通过梯度下降求解的。
4. softmax函数公式 目的：将实数范围内的分类结果--转化为0-1之间的概率。 1.利用指数的特性，将实数映射到0-正无穷（非负） 2.利用归一化方法，将1.的结果转化为0-1之间的概率。...5. cross entropy loss function公式 交叉熵损失函数公式如下： 具体在二分类问题中，交叉熵函数的公式如下： 6. 它们在神经网络中有什么用处？...Sigmoid function：由上面的实验图可知，sigmoid是非线性的，因此可以用在神经网络隐藏层或者输出层中作为激活函数，常用在二分类问题中的输出层将结果映射到(0, 1)之间。...Softmax function：softmax用于多分类问题，在多分类神经网络种，常常作为最后一层的激活函数，前一层的数值映射为(0,1)的概率分布，且各个类别的概率归一，与sigmoid不同的是，softmax...在做多分类问题时，输出向量的第几维最大，就表示属于第几个class的概率最大，由此分类。
通过softmax函数，可以使得 的范围在[0,1]之间。在回归和分类问题中，通常 是待求参数，通过寻找使得 最大的 作为最佳参数。...3.4.10 Softmax函数如何应用于多分类 softmax用于多分类过程，它将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。...假设我们有一个数组， 表示 中的第 个元素，那么这个元素的 softmax 值就是： 从下图看，神经网络中包含了输入层，然后通过两个特征层处理，最后通过softmax分析器就能得到不同条件下的概率，这里需要分成三个类别...更形象的映射过程如下图所示： softmax直白来说就是将原来输出是 通过 softmax函数一作用，就映射成为（0，1）的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们就可以将它理解成概率，在最后选取输出结点的时候...3.4.13 内聚外斥 - Center Loss 在计算机视觉任务中, 由于其简易性, 良好的表现, 与对分类任务的概率性理解, Cross Entropy Loss (交叉熵代价) + Softmax
池化层是卷积神经网络的基本构建模块，它不仅可以减少网络的计算开销，还可以扩大卷积操作的感受野。池化的目标是产生与下采样效用，同时，在理想情况下，还要具有计算和存储效率。...目标是通过捕捉最重要的信息和保留结构方面，如对比度和纹理，最大限度地减少信息的损失。池化操作在图像和视频处理方法中是必不可少的，包括那些基于卷积神经网络的方法。...近年来，降采样过程中相关特征的保存发挥着越来越重要的作用。最初的方法包括随机池化，它使用kernel区域内概率加权采样。...这一效果可以通过图5中池化的反向距离加权方法看到。当使用距离方法时，某些通道中的距离可能比其他通道中的距离大得多。这就产生了权值接近于零的问题。 或者，使用相似度度量可以绕过边界问题。...但与平滑的指数平均值不同，归一化结果基于一个概率分布，该概率分布与kernel区域内每个激活相对于相邻激活的值成比例。完整的信息向前和向后传递的可视化如下图所示。 D.
下面我想详细说一下FEC算法： 曾经有位大神在帖子里这么写着：采用改进型的vandermonde矩阵RS算法.其优点算法运算复杂度更低且解决了利用矩阵构造RS码当矩阵奇异时，构造的纠错码不为RS码的问题...FEC的方案：在RTP或私有协议头上扩展出包组头（Group head）,一个Group有k个媒体包和r个冗余包组成，他们在Group内拥有不同的组号，通过组号的连续性可以判断本组内数据包的丢失情况，从而选择性的予以恢复...（冗余包丢失无需恢复）、因为UDP协议保障了包内数据的正确性，所以我们无需考虑包内纠错的情况。...Gij(i=0,1,…,r-1; j=0,1,…,k-1)为系数矩阵的元素，Ci（i=1,2，。。。，r）表示第i个冗余包，Dj（j=1,2，。。。...为此长沙这位大婶对该传统Vandermonde矩阵进行改进，解决了矩阵概率奇异的问题，具体实现见代码。
激活函数的主要作用包括： 引入非线性：如前所述，通过激活函数可以为神经网络提供非线性建模能力，使得神经网络能够学习并解决复杂的问题。...常见的激活函数 激活函数主要用来向神经网络中加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的问题，它对神经网络有着极其重要的作用。...或者 >6 时，意味着输入任何值得到的激活值都是差不多的，这样会丢失部分的信息。...比如：输入 100 和输出 10000 经过 sigmoid 的激活值几乎都是等于 1 的，但是输入的数据之间相差 100 倍的信息就丢失了。...计算方法如下图所示： Softmax 直白来说就是将网络输出的 logits 通过 softmax 函数，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们将它理解成概率，选取概率最大
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