微软专家眼中个性化推荐系统的大研究趋势
微软亚洲研究院 2018 年 11 月 29 日 “猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、新闻阅读、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。 随着信息技术和互联网行业的发展，信息过载成了人们处理信息的挑战。对于用户而言，如何在以指数增长的资源中快速、……
论文解读
《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对……
阿里开源深度学习框架面向广告推荐搜索场景
AI 前线导读： 11 月 28 日，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架 XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架，也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架，突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前……
与索引设计
分享嘉宾： 毕杰山** ** 华为云 主任工程师 内容来源： HBase MeetUp《HBase RowKey与索引设计》 出品社区： DataFun 今天分享的内容主要是HBase RowKey与索引设计相关的一些技巧、原则和相关案例。将分以下四部分分析，第一部分简单介绍HBase基础知识，第二部分探讨合理的需求调研方法……
干货基于深度神经网络推荐系统剖析
文章作者：王科 某司资深算法工程师 内容来源： 《YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析》 出品社区： DataFun YouTube的推荐系统是近年来业内的佼楚之作。其经典之处不仅仅在于基于深度学习的解决方案，也有很多不属于纯技术范畴的设计抉择。 YouTube转用深度学习做推荐系统，也许有跟风的意……
回顾让机器读懂人类揭秘机器阅读理解技术及应用
分享嘉宾：**** 邬霄云 Naturali奇点机智创始人兼CEO 内容来源： DataFun AI Talk**《让机器读懂人类：揭秘机器阅读理解技术及应用》** 出品社区： DataFun 我们在今年百度举行的中文阅读理解大赛上拿了冠军，而且比第二名高出三个点左右；听到过许多的反馈，好多人都说想要听机器阅读理解的技术这……
让你更懂 JavaScript：V8 引擎的内部结构
V8 是一个非常复杂的项目，有超过 100 万行 C++ 代码。它由许多子模块构成，其中这 4 个模块是最重要的： Parse 负责将 JavaScript 源码转换为 Abstract Syntax Tree (AST)。确切的说，在 Parser 将 JavaScript 源码转换为 AST 前，还有一个叫 Scanner 的过程，具体流程如下： Ignition 即解释器，负责将 AST 转换为 Bytecode，解释执行 Bytecode；同时收集 TurboFan 优化……
美团深入浅出排序学习写给程序员的算法系统开发实践
转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是，看似简单的个性化信息展示背后，涉及大量的数据……
深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践
文章作者：陈文强、白杨、黄海勇 编辑整理：王吉东 内容来源：2019 DataFun Live 09 出品社区：DataFun 导读： 美图秀秀社交化的推进过程中，沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者，在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度……
干货函数详解
阅读原文 发表于： 2019-08-24 0. 引言 Softmax 函数几乎是深度学习中的标配了， 在人工神经网络中，几乎无处不可见 softmax 函数的身影。可以认为 softmax 是 arg max 操作的一种平滑近似。 我将 softmax 的用途总结为两种： 分类：给定一系列类别，softmax 可以给出某输入被划分到各个类别的概率分布。由于人工智能领域的许多问题都可以抽象成分……
