240 發(fā)簡信
IP屬地:山東
  • 120
    推薦系統(tǒng)遇上深度學習(六十八)-建模多任務學習中任務相關性的模型MMoE

    本文介紹的論文題目是:《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-...

  • 120
    推薦系統(tǒng)遇上深度學習(六十五)-負采樣點擊率修正的那些事

    本來想寫螞蟻金服運用強化學習做推薦的文章《Generative Adversarial User Model for Reinforcement Learning Based...

  • 簡易解說拉格朗日對偶(Lagrange duality)

    轉自 http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 原作者:博客園-90Zeng1.原始問題假設 引進廣義拉格朗...

  • 歸一化(標準化)相關問題

    1. 數(shù)據(jù)標準化 數(shù)據(jù)的標準化(normalization)是將數(shù)據(jù)按比例縮放险污,使之落入一個小的特定區(qū)間卦羡。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到父泳,去除數(shù)據(jù)的單位限制玻侥,將其轉化...

  • 機器學習中去中心化

    在回歸問題和一些機器學習算法中肿嘲,以及訓練神經網絡的過程中晋南,通常需要對原始數(shù)據(jù)進行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction)處理和標準化(Stan...

亚洲A日韩AV无卡,小受高潮白浆痉挛av免费观看,成人AV无码久久久久不卡网站,国产AV日韩精品