包含标签 算法 的文章

推荐系统遇上深度学习五模型理论和实践

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018.04.22 16:14 1、原理 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型: 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始,接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络,之后是最后的组合层,它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图……

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年月中旬腾讯算法面试题道

文末免费送电子书:七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送! 问题1:SVM 的 优化函数公式怎么写,代价函数是什么? 线性可分支持向量机的最优化问题函数公式: 引入拉格朗日乘子,由拉格朗日对偶性可得代价函数如下: 问题2:随机森林是怎么回事,为什么树模型好用,为什么要发明随机……

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爱奇艺短视频软色情识别技术解析

原文: 爱奇艺产品技术团队 随着 UGC 内容爆发式增长,信息流产品占领越来越多的用户时间。爱奇艺作为国内领先的互联网视频媒体,承担了正确引导用户价值观的社会责任。所以识别和屏蔽低俗内容、做好风险内容控制、净化短视频生态是一项非常值得重视的工作。下面我们从技术的角度,以“软色情识别”为例,介……

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知识图谱与语义分析技术介绍附前沿论文解读

原文自:达观数据 什么是知识图谱? 知识图谱是一种基于图数据结构的语义网络,由节点(Point)和边(Edge)组成,每个节点表示现实中存在的实体(entity),每条边表示实体和实体之间的关系(relationship)。日常生活中很多场景都可以用知识图谱来表示。比如在一个社交网络……

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腾讯建模过程中的实践总结

作者:coreyzhong,腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分: Part1 是前菜,帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做; Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学; Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段,也是互联网……

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漫谈语义相似度与语义向量表征

除了我之前讲的命名实体识别和文本分类,语义相似度应该是自然语言理解(NLU)里面又一大核心拼图,无论是机器翻译、搜索、对话等,都有很大的应用空间,之前其实或多或少也提到过,包括对一篇SIGIR论文的讲解: R&S[18] | SIGIR2018:深度学习匹配在搜索与推荐中的应用。这次给大家掰开揉碎……

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这可能是人工智能机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

作者:Stefan Kojouharov 译者:郝毅 2018 年 11 月 27 日 话题:AI语言 & 开发大数据深度学习 2018 年 11 月 27 日 话题:AI语言 & 开发大数据深度学习机器学习 本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用,本文对每个主题进行了分类,……

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在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践

2019 年 11 月 16 日 08:00 奇文 概述 爱奇艺的信息流推荐业务每天会产生数十亿规模的 feed 浏览,如此大规模的数据给模型训练带来了很大的挑战。同时,信息流这类用户与推荐系统的强交互场景也引入了很多有趣的研究课题。对于信息流推荐产品来说,用户和产品交互性高,用户兴趣变化也很快。若模型不能及时更新,排序模型……

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推荐系统的发展与简单回顾

来源: 公众号 浅梦的学习笔记 本文结合百度和支付宝两段推荐系统相关的实习经历,针对工业界的模型发展做了简单梳理与回顾,涵盖表示学习,深度学习,强化学习知识图谱以及多任务学习 表示学习 和 深度学习 在推荐系统中的应用是目前工业界比较成熟的,但是与 强化学习、 知识图谱、 多任务学习 相结合是比较少的……

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随机变量统计学核心方法及其应用

随机变量概述 统计学的本质是从具有不可预测性的数据中提取信息,随机变量则是为这种可变性建立模型的数学工具. 在每一次观测中,随机变量随机取不同的值. 我们无法提前预测随机变量的精确取值,但是可以对可能的取值做出概率性的刻画. 也就是说,我们可以描述随机变量的取值的分布. 本章简要回顾应用随……

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