包含标签 机器学习 的文章

的优秀变体论文图解介绍

作者:amitness 编译:ronghuaiyang 导读: ALBERT作为BERT的一个变体,在保持性能的基础上,大大减少了模型的参数,使得实用变得更加方便,是经典的BERT变体之一。 BERT 的 youxiu 变体:ALBERT 论文图解介绍 考虑下面给出的句子。作为人类,当我们遇到“ apple”这个词……

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对的深入解读

作者:Madison May 编译:ronghuaiyang 导读 Reformer 之前已经提过几次,这次带大家更加深入的了解一下这个方法的思想及背后的动机。 自从最初的"Attention is All You Need"论文在 NLP 社区掀起了 Transformer 热潮,似乎我们一直在不懈地追求更大的模型。在 2019 年夏天,英伟达发……

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算法

本次课程的主题包括: Web structure Pagerank 推导和计算方式 应用:Graph Search(个人认为反而是重要的部分) 1. Web Structure 1.1 定义:有向图 : 所有能够到达 v 的节点集合 :所有 v 能够到达的节点集合 有向图的两种类别: strongly connected:节点间是互通的,能够通过有向路径实现互达 ( ) directed acyclic graph:有向无环图,……

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在腾讯应用宝的推荐实践

作者:carloslin,腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛,关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法,其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 sentence2vec,doc2vec,item2ve……

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详文解读微信看一看多模型内容策略与召回

nevinzhang 微信AI 导读:在微信AI背后,技术究竟如何让一切发生?关注微信AI公众号,我们将为你一一道来。今天我们将放送**微信AI技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解”**的第二篇——《微信看一看内容召回》。 第一篇:微信「看一看」 推荐排序技术揭秘 看一看介绍 相信对于不少人而言微信已经……

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干货中文分词技术详解

作者:李rumor 虽然现在大家都用字粒度的BERT隐式地进行词法分析,但分词依旧是很多系统中重要的一环,BERT之前的经典浅层模型大都以词向量作为输入。今天就再把分词拿出来聊聊,如果有一天大家做了面试官,不妨把这些细节拿出来问一哈。 NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句……

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陌陌模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索

分享嘉宾:吴保鑫 陌陌科技 高级算法专家 编辑整理:揭萍 出品平台:DataFunTalk 导读: 在陌陌的社交推荐体系中,模型化Recall在召回模块中起到了重要作用。本文主要介绍模型化Recall在陌陌社交推荐中的技术探索和具体落地应用,重点介绍基于用户场景行为驱动、用户社交关系网络和动……

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携程深耕内容背景下携程如何做景酒优质内容的挖掘

作者简介:莱灵图髯客,携程高级算法工程师,主要负责自然语言处理领域相关工作,对半监督学习、自然语言生成、实体识别、文本分类及检索等领域有浓厚兴趣。 一、背景介绍 伴随信息时代的快速发展,消费者的消费观念趋于理性、客观,对产品本身的质量要求也越来越高。在用户难以直接接触到产品的情况下,……

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腾讯音乐多模态音乐匹配技术与应用

分享嘉宾:Moyan 腾讯音乐 高级算法研究员 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: QQ音乐和全民K歌的各种技术需求驱动了多模态学习的研究。在总结归纳业务需求时,我们总结了MMatch,一系列模态匹配技术。提出多模态技术的想法很自然,因为不同模态之间的描述可以补充知识……

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美团一站式机器学习平台建设实践

本文根据美团配送资深技术专家郑艳伟在2019 SACC(中国系统架构师大会)上的演讲内容整理而成,主要介绍了美团配送技术团队在建设一站式机器学习平台过程中的经验总结和探索,希望对从事此领域的同学有所帮助。 0. 写在前面 AI是目前互联网行业炙手可热的“明星”,无论是老牌巨头,还是流量新贵……

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