包含标签 深度学习 的文章

推荐系统遇上深度学习十七探秘阿里之算法浅析及实现

阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。从本篇开始,我们就一起来探秘这些算法。这里,我们只是大体了解一……

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基于深度负相关学习的人群计数方法

SIGAI特约作者 cnns . 阿姆斯特丹大学在读博士 研究方向:深度学习,计算机视觉 人群计数监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益,例如,提高服务质量……

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推荐系统遇上深度学习十八探秘阿里之深度兴趣网络浅析及实现

石晓文的学习日记 发表时间: 2018.06.26 阿里近几年公开的推荐领域算法有许多,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。 上一篇,我们介绍了MLR算法,通过分……

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吴恩达课程从未失望斯坦福深度学习课程全套资料放出附下载

吴恩达老师斯坦福CS230深度学习课程资源进行开放了,大家都知道吴恩达老师最出名的是他在coursera的机器学习课程,可以说让很多刚开始接触ml的小白入门该领域。 我个人本身也是在大二下学期由于学校一个创新项目的需求,学习吴恩达老师网易云课堂的机器学习课程,也记得ML从那个时候真……

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深度学习在中的探索与应用

文章作者:马宇峰 阅文集团 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:作者授权 出品社区:DataFun 本文来自对论文:Applying Deep Learning To Airbnb Search 的解读。 内容大纲: 效果概览 模型演进 失败尝试 特征工程 系统介绍 一、效果概览 分为离线和在线俩部分。其中,一个重要指标是 NDCG 标准化文档累计增益,NDCG = DCG/IDCG 。 二、模……

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深度学习推荐系统中各类流行的方法下

Embedding 技术概览: 对其它 Embedding 技术不熟悉,可以看我的上一篇文章: 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(上) 1. Graph Embedding 简介 Word2Vec 和其衍生出的 Item2Vec 类模型是 Embedding 技术的基础性方法,二者都是建立在“序列”样本(比如句子、用户行为序列)的基础上的。在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构,所以 Item2Vec 在处理大量的网……

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张菡深度学习下的京东搜索召回技术

分享嘉宾:张菡 京东 算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索主要经历四个阶段:召回、粗排、精排和重排,最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分:倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配,很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传统……

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关于感受野的总结

感谢SIGAI特约作者:mileistone 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比……

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流形学习概述

数据降维问题 在很多应用中,数据的维数会很高。以图像数据为例,我们要识别32x32的手写数字图像,如果将像素按行或者列拼接起来形成向量,这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战,而且导致计算量大,此外还会面临维数灾难的问题(这一问题可以直观的理解成特征向量维数……

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推荐系统工程难题如何做好深度学习模型线上

这篇文章希望讨论的问题是深度学习 CTR 模型的线上 serving 问题。对于 CTR 模型的离线训练,很多同学已经非常熟悉,无论是 TensorFlow,PyTorch,还是传统一点的 Spark MLlib 都提供了比较成熟的离线并行训练环境。但 CTR 模型终究是要在线上环境使用的,如何将离线训练好的模型部署于线上的生产环境,进行线上……

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