一文了解深度推荐算法的演进 / 开普饭

前2个是NLP领域的基础工作,早已"走向世界",在CV,ASR中有了广泛应用.后3个基于前两项工作进行了创新和推广,在语义解析子任务Text2SQL上大放光彩. 提出Transfo ...

我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准资源并高效学习.其次,即便网络上的资源非常多,学习是需要成本的,而且越有深度的内容越难找到好的学 ...

去年天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛是我初次接触推荐相关的比赛,通过比赛让我对推荐系统有了较为浅显的认识,赛后也是打算系统的学习这方面的内容,此后我也会将[推荐系统]作为一个系列板块进行更新,主打经典 ...

| 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习在真实场景的推荐系统中,通常会使用所有数据来训练推荐模型,学到的user embedding可以表示用户的兴趣偏好.但是 ...

炼丹笔记干货作者:九羽,四品炼丹师 BERT等Transformer模型在自然语言处理领域大放异彩之后,将Transformer应用在各个领域变成了一种潮流,包括之前文章中介绍的 Image Tra ...

以BERT为代表的Transformer模型的出现是自然语言处理(NLP)领域近年来最关键的算法创新.目前互联网公司内很多线上服务系统,比如推荐系统.对话系统.翻译系统等,都使用了Transforme ...

概述自然语言处理中的 Transformer 模型真正改变了我们处理文本数据的方式. Transformer 是最近自然语言处理发展的幕后推手,包括 Google 的 BERT. 了解 Tran ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

参与:魔王.杜伟.小舟图像领域的GPT模型终于来了!OpenAI推出了用于图像分类的模型iGPT,该模型生成的特征在多个分类数据集上实现了当前SOTA性能,并且实现了良好的图像补全效果. 无监督和自 ...

一文读懂BERT(原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua ...

机器之心报道机器之心编辑部来自谷歌的研究团队表明,将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层,可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 ...

文章来源于微信公众号智药邦(ID:PHAIMUS) 2021年6月30日,FDA/NCTR生物信息学和生物统计学部门主任Weida Tong和FDA/NCTR生物信息学和生物统计学部门AI研究团队技 ...

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