大佬這種代碼怎么寫(xiě)出的
行為序列建模：基于Transformer行為表征的BST推薦算法實(shí)踐關(guān)鍵詞：Transformer怖竭，BST穷当，推薦算法 內(nèi)容摘要 推薦算法中行為序列建模概述 BST網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解析 BST代碼實(shí)戰(zhàn)，對(duì)比WDL虏冻，DIN的增益 推薦算法中行為序列建模概...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖南
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2022推薦領(lǐng)域前沿論文探讀一、跨域推薦 RecGURU[https://arxiv.org/abs/2111.10093]--摘要 跨域推薦可以幫助緩解傳統(tǒng)順序推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)稀少問(wèn)題躺翻。在這篇論文中丧叽，...
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CIKM2019比賽的剖析源自于對(duì)項(xiàng)目的不斷追求和優(yōu)化提升點(diǎn)的歸因分析卫玖，在總結(jié)中前行，在分析中進(jìn)步. 核心思想是：基于用戶相似-物品相似來(lái)進(jìn)行推薦 用戶商品的向量?jī)?nèi)積即距離代表興趣來(lái)建模 EDA：瀏覽...
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推薦系統(tǒng)Embedding簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)踊淳，Embedding就是用一個(gè)低維的向量表示一個(gè)物體假瞬，可以是一個(gè)詞陕靠，或是一個(gè)商品，或是一個(gè)電影等等脱茉。 在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建過(guò)程中剪芥，經(jīng)常使用one hot encod...
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Youtube DNN的靈魂拷問(wèn)上圖左上角是線上召回服務(wù)的方法。模型訓(xùn)練好后琴许，Item Embedding就是一個(gè)Embedding table税肪，將其存儲(chǔ)到redis等數(shù)據(jù)庫(kù)中。線上召回時(shí)榜田，用戶Embedd...
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現(xiàn)在的簡(jiǎn)書(shū)廣告太多了，還推一些zz文章辩块，在簡(jiǎn)書(shū)上看技術(shù)文章已經(jīng)很難受了蛔六，所以把技術(shù)博客遷移到了GitHub，<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FD-james%2FMyBlog" target="_blank">https://github.com/D-james/MyBlog</a>
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的random_state參數(shù)
原因：為什么需要用到這樣一個(gè)參數(shù)random_state（隨機(jī)狀態(tài)）废亭？ 在此先簡(jiǎn)單羅列三種情況： 1国章、在構(gòu)建模型時(shí)： forest = RandomForestClassif...
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意圖識(shí)別與槽填充
開(kāi)放域多輪對(duì)話：不太嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩x可以理解為 ，在不確定用戶意圖前的各種瞎聊豆村，你不知道用戶會(huì)問(wèn)什么樣千奇百怪[https://www.baidu.com/s?wd=%E5%8D%...
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自然語(yǔ)言不會(huì)處理你画。
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TensorRT等模型的端部署能力剖析一抵碟、深度學(xué)習(xí)的部署流程 步驟1:確定部署環(huán)境u?有沒(méi)有GPU?具體GPU型號(hào)是什么?u?具體什么操作系統(tǒng)?可以聯(lián)網(wǎng)部署么?u?具體CPU和內(nèi)存是多大?u?具體部署方法是什么?...
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決策樹(shù)Gini基尼系數(shù)的計(jì)算但是實(shí)際情況可能還存在工資高不愿意見(jiàn)的與假設(shè)工資高愿意見(jiàn)的差值就是誤差 5=（B:1,A:1,B;1,A:2,B:0,A:0）
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自監(jiān)督學(xué)習(xí)介紹解釋一: 自監(jiān)督學(xué)習(xí)讓我們能夠沒(méi)有大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)也能獲得優(yōu)質(zhì)的表征壶运，反而我們可以使用大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)并且優(yōu)化預(yù)定義的 pretext 任務(wù)耸序。然后我們可以使用這些特性來(lái)學(xué)習(xí)缺乏...
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自監(jiān)督比對(duì)的損失函數(shù)nce_loss
先看看tensorflow的nce-loss的API： defnce_loss(weights, biases, inputs, labels, num_sampled, n...
