包含标签 算法 的文章

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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年月中旬百度岗位面试题分享二

问题6:NLG的评估指标有哪些 BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ROUGE (Recall Oriented Understudy for Gisting Evaluation) BLEU是机器翻译中使用最广泛的评估指标,可以看成是精确率,公式如下: ROUGE可以看作是召回率,有以下几种: ROUGE-N:计算 n-gram 的召回率,即算出候选译文和参考译文重合的 n-gram 个数占参考译文的比例; ROUGE-L:计算最长公共子序……

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基于对象特征的推荐系统

(本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中,我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统,这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图,这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程: 首先把数……

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快手技术副总裁郑文为什么说是短视频平台的核心能力

本文转载自快手AI技术副总裁郑文CSDI演讲 量子位 授权发布 | 公众号 QbitAI 7月初举办的中国软件研发管理行业峰会(CSDI)上,快手AI技术副总裁郑文针对AI技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用,以及互联网公司如何从0开始成功推进一个……

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年月字节秋招算法道面试题分享

问题1:搜索旋转排序数组带重复值问题 该题为leetcode第81题,搜索先转排序数组II 对于数组中有重复元素的情况,二分查找时可能会有 a[l]=a[mid]=a[r],此时无法判断区间 [l,mid] 和区间 [mid+1,r] 哪个是有序的。 例如nums=[3,1,2,3,3,3,3],target=2,首次二分……

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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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预训练语言模型在网易严选的应用

文章作者:纪志伟@网易严选 内容来源:严选技术团队 导读: 随着Bert的发布,预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一,大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践,包括分……

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怎么理解基于机器学习四大支柱划分的学习排序方法

原文出自: 搜索与推荐 Wiki Learning to rank(LTR,L2R)也叫排序学习,泛指机器学习中任何用户排序的技术,是指一类监督学习(Supervised Learning)排序算法。LTR 被应用在很多领域,比如信息检索(Information Retrieval)、推荐系统(Recommend Sy……

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自然语言处理基础上下文词表征入门解读

原文自: 大快搜索 公众号 自然语言处理的基础涉及到对词的表征。华盛顿大学计算机科学与工程教授 Noah Smith(史諾亞)近日在 arXiv 发布了一篇入门介绍论文,由浅入深通俗易懂地介绍了自然语言处理中对词的处理和表示方法。 摘要:这篇介绍论文的目的是讲述如何让计算机处理语言的故事。这是自然语言处理(N……

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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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