广告ctr预估场景下的dnn调优实战 / 开普饭

机器阅读理解,笔者认为他是NLP中最有意思的任务了.机器阅读一份文档之后,可以"理解"其中的内容,并可以回答关于这份文档的问题.听上去,有一种很强的"人工智能" ...

背景这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起.我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中.Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化.而后续 ...

一.背景精排模型是推荐系统中效果产出最重要的模块,深度排序模型是推荐领域应用最广迭代最快的技术领域.近年来各大公司纷纷抛弃了原有的传统机器学习模型转向深度排序模型的研究和应用,提出了非常多结合工业应 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试. 本篇介绍自然语言处理中一种非常重要的任务:命名实体 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试. 本篇介绍如何基于tensorflow快速搭建一个基 ...

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 ...

TF之pix2pix之dataset:基于TF利用自己的数据集训练pix2pix模型之DIY自己的数据集转换图像并合并 1.A 类图像将挖去中心像素后得到B 类图像 2.生成并列图像样本的全过程

前言常读我的文章的同学会注意到,我一直强调.推崇,不要孤立地学习算法,而是要梳理算法的脉络+框架,唯有如此,才能真正融会贯通,变纸面上的算法为你的算法,而不是狗熊掰棒子,被层出不穷的新文章.新算法搞 ...

前言自从我上次在知乎回答了问题<机器学习中较为简单的算法有哪些?>,很多同学私信我询问我FM算法在推荐系统中的应用细节,索性今天就专门写一篇文章,仔细聊一聊FM这把"推荐算法中 ...

回归前言知乎最近应该搞了一个"返航计划",以唤醒流失作者,算是给我的回归增加了一个契机. 促使我下定决心回归的最后一根稻草是,唉,最近比较烦.比较烦.比较烦.人家梁朝伟心烦的时候 ...

尽管BERT为代表的预训练模型大肆流行,但是身处工业界才会知道它落地有多难,尤其是QPS动辄几百的在线推荐.搜索系统,哪怕在大厂也很难在线上系统见到它们. 今天就想反其道而行之,谈谈工业界搜索.推荐. ...

Overall 从上述链接中可以看到,之前读的文章都是最近两年的.今天则给大家介绍一篇稍微久远点的,2016年的论文,追本溯源,或许能更好的理解推荐算法的变化和设计的初衷. 论文[1]中的Youtub ...

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