https://index.zshipu.com/geek/tags/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 深度学习 on 知识铺的博客 Hugo -- gohugo.io zh-CN Tue, 15 Mar 2022 11:50:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 11:50:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 作者：王连臣 来源：58技术 导读 58同城作为国内最大的生活信息服务提供商，涵盖招聘、房产、车辆、兼职、黄页等海量的生活分类信息。随着各个业务线业务的蓬勃发展，用户在网站上可获取的分类信息是爆炸性增长的。如何解决信息过载，帮助用户快速找到关注的信息，已经成为用户体验提升的关键点与服务 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%BB%84%E5%90%88%E6%9C%BA%E5%88%B6%E6%BC%94%E5%8C%96%E7%AE%80%E5%8F%B2/ Tue, 15 Mar 2022 11:34:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%87%AA%E5%8A%A8%E7%BB%84%E5%90%88%E6%9C%BA%E5%88%B6%E6%BC%94%E5%8C%96%E7%AE%80%E5%8F%B2/ 作者： 杨旭东 96 人赞同了该文章 众所周知，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法。但是，深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢？我想一个原因就是图像、语音、文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性。比如，图像中会有大量的像素与周围的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%80%E9%98%B6%E6%AE%B5%E6%80%A7%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ Tue, 15 Mar 2022 11:27:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%80%E9%98%B6%E6%AE%B5%E6%80%A7%E5%9B%9E%E9%A1%BE/ 本系列已经写了二十篇了，但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前，我们先静下心来，一起回顾下之前学习到的东西！ 由于是总结性质的文章，很多细节不会过多的涉及，有兴趣的同学可以点击文章中给出的链接进行学习。 本文中涉及的大多数算法是计算广告中点击率预估用到的模型. 好了 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 11:25:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：Moyan 腾讯音乐 高级算法研究员 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： QQ音乐和全民K歌的各种技术需求驱动了多模态学习的研究。在总结归纳业务需求时，我们总结了MMatch，一系列模态匹配技术。提出多模态技术的想法很自然，因为不同模态之间的描述可以补充知识 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%BA%94%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 11:25:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%BA%94%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ 原文地址： https://www.jianshu.com/p/b9113332e33e 强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。 本文来自于paper：《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》 1、引言 传统的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 11:22:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文地址： https://www.jianshu.com/p/83d3b2a1e55d 1、引言 在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 11:20:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 )，用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 )，以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 )，从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( 如电商的商品、fee https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%9B%9B/ Tue, 15 Mar 2022 11:20:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%9B%9B/ 之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B9%B4%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E5%8F%8C%E6%88%90%E4%BA%A4%E6%80%BB%E9%A2%9D%E6%98%AF%E8%BF%99%E6%A0%B7%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 11:16:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BF%E5%B9%B4%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E5%8F%8C%E6%88%90%E4%BA%A4%E6%80%BB%E9%A2%9D%E6%98%AF%E8%BF%99%E6%A0%B7%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%9A%84/ 基于机器学习方法对销售预测 刚刚过去的双十一，大家可能更关心的是双十一的折扣，什么商品打了什么折扣。但是对于天猫而言，他们可能更关心的是双十一当天的销售额是多少，因为知道销售额，他就能提前做一个准备，做到未雨绸缪。 2016年我们这边有三组数据，第一组是在双十一的前十天，网上有一个专 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%BA%8C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%8F%8A%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:50:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%BA%8C%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%8F%8A%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%AE%97%E6%B3%95/ 原文地址： https://cloud.tencent.com/developer/article/1164771 1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。 EE问题中的Exploitation就是：对用户比较确定的兴趣，当然要利用开采迎合，好比 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E7%89%A9%E7%9A%86%E4%BB%8E%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%9A%84%E5%88%B0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%93%8D%E4%BD%9C/ Tue, 15 Mar 2022 10:44:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E7%89%A9%E7%9A%86%E4%BB%8E%E7%BB%8F%E5%85%B8%E7%9A%84%E5%88%B0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%93%8D%E4%BD%9C/ 这里是 王喆的机器学习笔记 的第四篇文章，之前我们一起讨论了阿里的DIN，YouTube的深度学习推荐系统，本来今天想再分享另一篇科技巨头的业界前沿文章， Airbnb的Embedding方法 但因为文章中涉及word2vec的技术细节，为了保证一些初学者的知识是自洽的，我还是想在此之前 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:35:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-15 1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%BA%94%E5%BD%93%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E9%81%87%E4%B8%8A%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90/ Tue, 15 Mar 2022 10:33:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%BA%94%E5%BD%93%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E9%81%87%E4%B8%8A%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-05 之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。 1、推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%8A%B1%E6%A4%92%E7%9B%B4%E6%92%AD%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 10:19:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%8A%B1%E6%A4%92%E7%9B%B4%E6%92%AD%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%86%B7%E5%90%AF%E5%8A%A8%E7%AE%97%E6%B3%95/ 檀亚峰-智能工程 引言 推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品（视频、新闻、商品、直播等），而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时，就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念，然后介绍一些业界常规的解决方法，最后会着重阐 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%A5%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Tue, 15 Mar 2022 10:18:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%A5%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ 作者：吴海波 蘑菇街 整理：Hoh Xil 来源：误入机器学习的码农@知乎专栏 导读： 近期，业界开始流传 YouTube 成功将 RL 应用在了推荐场景，并且是 YouTube 近几年来取得的最显著的线上收益。 放出了两篇论文： [1] Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System https://arxiv.org/pdf/1812.02353.pdf [2] Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems: A Tractable Decomposition and Practical Methodology https://arxiv.org/pdf/1905.12767.pdf 个人建议两篇论文都仔细读读，TopK 的篇幅较短，重点突出， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%A0%91%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:18:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%A0%91%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理：孙锴 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读： 阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台，2018年广告营收超过1500亿，近乎占据中国广告市场收入的半壁江山。如何驱动这艘商业航母不断前行，阿里妈妈技术团队始终坚持技术创 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:15:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：韩宇、张跃伟 阿里巴巴 内容来源：阿里云开发者 导读： 召回结果的好坏对整个推荐结果有着至关重要的影响，最近的一系列实践和研究表明，基于行为序列的深度学习推荐模型搭配高性能的近似检索算法可以实现既准又快的召回性能；与此同时，用户在天猫精灵上还可以进行实时指令操控，利用丰富的反馈 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 10:13:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AF%87/ 在之前的 《中文分词技术及在58搜索的实践》 一文中，我们沿着分词技术的发展介绍了几种有代表性的分词方法，主要包括词典分词、词典和统计结合的分词和基于统计模型的分词（CRF）。本篇将继续之前的脉络，介绍NLP领域当前更流行的一些方法，它们能处理NLP领域的大部分问题而并不局限于中文分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BA%A6%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ Tue, 15 Mar 2022 10:12:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BA%A6%E9%87%8F%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ 文章作者：杨旭东 阿里 算法工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：杨旭东@知乎 出品社区：DataFun 导读： 度量学习 ( metric learning ) 研究如何在一个特定的任务上学习一个距离函数，使得该距离函数能够帮助基于近邻的算法 ( kNN、k-means 等 ) 取得较好的性能。深度度量学习 ( deep metric learning ) 是度量学习的一种方 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%85%AC%E5%8F%B8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%82%E7%BC%96%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E8%93%9D%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ Tue, 15 Mar 2022 10:11:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E5%85%AC%E5%8F%B8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%82%E7%BC%96%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%E8%93%9D%E7%9A%AE%E4%B9%A6/ 12月18日，由北京区块链技术应用协会（BBAA）主办的“2021金融科技·监管科技·区块链蓝皮书发布会”成功举行。 《中国金融科技发展报告（2021）》蓝皮书 （以下简称“报告”）在会上正式发布。该报告作为每年更新出版的金融科技领域专业著作，极具前瞻性和行业影响力，备受业界瞩目。 九 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8C%91%E6%88%98%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 10:11:00 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8C%91%E6%88%98%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：李祖定 58 同城 算法架构师 编辑整理：郭嘉伟 内容来源：58 推荐系统技术沙龙 出品平台：DataFunTalk 导读： 招聘业务是多行为场景，用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战，将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用，最后总结实践中的教训与心得。 主要内 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 10:03:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%8D%81%E5%A4%A7%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98/ 转载自 王喆的机器学习笔记 因为这篇文章主要介绍了YouTube深度学习系统论文中的十个工程问题，为了方便进行问题定位，我们还是简单介绍一下背景知识，简单回顾一下 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 中介绍的YouTube深度学习推荐系统的框架。 YouTube推荐系统架构 简单讲，YouTube的同学们构建了两 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%94%AF%E6%92%91%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%84%89%E5%BF%AB%E5%90%83%E7%93%9C/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%94%AF%E6%92%91%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%84%89%E5%BF%AB%E5%90%83%E7%93%9C/ 作者： 于翔 2019 年 2 月 21 日 随着深度学习在微博业务场景中的广泛使用，深度学习平台也遇到一些挑战：在离线训练方面，各业务方需求丰富多样，任务管理纷繁复杂，大数据与大模型带来训练时长的压力；在线推理方面，基于模型服务的特殊性，如何在满足微博大流量高性能的在线业务需求同时，保证服务的高可用与 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%BF%85%E7%9F%A5%E5%BF%85%E4%BC%9A%E7%9A%84%E7%BB%8F%E5%85%B8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%B2%E8%AE%B2/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%BF%85%E7%9F%A5%E5%BF%85%E4%BC%9A%E7%9A%84%E7%BB%8F%E5%85%B8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%B2%E8%AE%B2/ 章立 美团点评算法工程师 未经许可 禁止转载 这是本系列的第一篇文章，期待大家关注我，跟进后续哦 ～ 注意力机制与 Transformer 模型分享 注意力机制 什么是注意力 注意力 的原型很容易理解，例如图片 👇 这张图里的要素很多，对于抱有不同目的或者习惯的人。会有注意到不同的内容。 如果我是对色彩比较敏感的人，那么可能 CSDN 的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 他们将现有方法分为三个大类：半监督方法，包括图神经网络和图卷积网络；无监督方法，包括图自编码器；近期新的研究方法，包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别，以及如何合成不同的架构。最后，该研究简单列举了这些方法的应用 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%BE%B7%E9%B2%9C%E6%B4%BB%E5%BA%A6%E6%8F%90%E5%8D%87%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:59:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%AB%98%E5%BE%B7%E9%B2%9C%E6%B4%BB%E5%BA%A6%E6%8F%90%E5%8D%87%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 文章作者：懿林 内容来源：高德技术 导读： 高德地图拥有着数千万的 POI ( Point of Interest ) 兴趣点，如学校、酒店、加油站、超市等。其中伴随着众多 POI 创建的同时，会有大量的 POI 过期，如停业、拆迁、搬迁、更名。这部分 POI 对地图鲜活度和用户体验有着严重的负面影响，需要及时有效地识别并处理。 由于实地采集的方式成本 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:57:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 导读：深度学习得益于良好的深层特征表达性，目前在视觉、文本、语音等领域获得了广泛的应用。搜索领域紧贴用户需求，作为深度学习商业变现最成功的路径之一，众多头部企业发展出了许多优秀的应用。58同城是国内最大的生活信息服务平台，涵盖房产、招聘、黄页、二手车等多个业务，在多个业务线的搜索 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E9%A2%84%E4%BC%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:56:49 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E9%A2%84%E4%BC%B0/ 转载自： 美团点评技术团队博客 一、前言 随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷： Wide and Deep[1]、DeepCross Network[2]、DeepFM[3]、xDee https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%88%9B%E6%96%B0%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AF%87%E5%9C%A8%E5%90%84%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E8%BF%9B%E5%B1%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:55:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E5%88%9B%E6%96%B0%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AF%87%E5%9C%A8%E5%90%84%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E8%BF%9B%E5%B1%95/ Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。 最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题： 问题一：Bert原始的论文证明了：在GLUE这种综合的NLP数据集合下，Bert预训练对几乎所有类型的NLP任 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8A%95%E6%94%BE%E8%BF%9B%E5%85%A5%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6/ Tue, 15 Mar 2022 09:54:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%A9%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8A%95%E6%94%BE%E8%BF%9B%E5%85%A5%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 1220 】 _ _ 分享嘉宾： 郑晓东** ** 360 技术经理 编辑整理： 王杰 内容来源： DataFun AI Talk**《 AI，让广告投放进入“自动驾驶”》** 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 _ _ 一、背景和问题 当我们的客户在谈论广告投放的时候，是在谈论 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8E%BB%E5%93%AA%E5%84%BF%E7%BD%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%85%92%E5%BA%97%E5%94%AE%E5%90%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%97%AE%E7%AD%94%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:54:11 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8E%BB%E5%93%AA%E5%84%BF%E7%BD%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%85%92%E5%BA%97%E5%94%AE%E5%90%8E%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%97%AE%E7%AD%94%E5%9C%BA%E6%99%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 李兆海 胡智 Qunar技术沙龙 1、项目背景 去哪儿网作为全球领先的旅游搜索引擎，每天有成千上万的用户在这里买到了 低价的机票、酒店等产品，这其中有着庞大的客服团队在背后支持着售后服务工作，用户可以随时随地通过电话或者 chat 找到客服解决行中和行后的问题。随着人工智能在各个领域的应用，客服领域 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E7%9A%84%E4%BB%8E%E5%88%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:35:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E7%9A%84%E4%BB%8E%E5%88%B0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 本文转载自 DataFunTalk 公众号 本文根据贝壳找房王贺青老师在DataFun Talk人工智能技术沙龙中分享的《知识图谱在贝壳找房的从0到1实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。 今天分享的内容有四个方面，第一个介绍下知识图谱，第二个讲为什么 “可以&要”在贝壳找房中落地知识图谱。 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E7%89%A9%E7%9A%86%E4%B8%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:34:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E7%89%A9%E7%9A%86%E4%B8%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E7%88%B1%E5%A5%87%E8%89%BA%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%8C%96%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：爱奇艺推荐中台 随着深度学习浪潮的兴起，embedding技术也随之快速发展。embedding自身表达能力的增强使得直接利用embedding生成推荐列表成了可行的选择。 因此，利用embedding向量的相似性，将embedding作为推荐系统召回层的方案逐渐被推广开来。 我 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%87%86%E4%BD%8E%E6%88%90%E6%9C%AC%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E7%AA%81%E7%A0%B4%E9%9A%BE%E9%A2%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:34:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%87%86%E4%BD%8E%E6%88%90%E6%9C%AC%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E4%BA%91%E6%9E%81%E7%AA%81%E7%A0%B4%E9%9A%BE%E9%A2%98/ 2021 年世界人工智能大会（WAIC）于 7 月 8 日 在上海世博中心拉开帷幕。 九章云极DataCanvas董事长方磊受邀参加由世界人工智能大会组委会主办、机器之心承办的“2021 WAIC·AI开发者论坛”，并发表“Hypernets：自动化机器学习的基础框架”主题演讲。 本次论坛以「后深度学习 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%9C%81%E9%92%B1%E5%BF%AB%E6%8A%A5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%9C%81%E9%92%B1%E5%BF%AB%E6%8A%A5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：省钱快报算法团队 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权 出品平台：DataFun 导读： 省钱快报是一家中小型综合类电商 APP，近 2 年平台规模有了较大增长，AI 在平台业务发展中发挥了巨大作用。 本文以推荐场景优化在省钱快报的发展为脉络，对于中小型电商公司在资源有限的客观条件下，对 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BB%E6%B5%81%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E5%8F%8A%E5%AF%B9%E6%AF%94/ Tue, 15 Mar 2022 09:31:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%BB%E6%B5%81%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E5%8F%8A%E5%AF%B9%E6%AF%94/ 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域，CTR预估模型的原始特征数据通常包括 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%B6%A8%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E8%B7%8C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%92%8C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%8A%9E%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 09:30:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E6%B6%A8%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E8%B7%8C%E7%9A%84%E5%8E%9F%E5%9B%A0%E5%92%8C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E5%8A%9E%E6%B3%95/ “ 这两年深度模型大火之后，各个团队都卯足了劲把网络规模做大做深，花了很大力气好不容易离线 auc 涨了不少，上线一看效果 ctr 和 cpm 反而下降。本文例举几种可能的原因和解决办法。 ” 作者：辛俊波 腾讯高级研究员 专注推荐/广告/深度学习原文链接： https://www.zhihu.com/question/32218407/answer/1172781649 1. 特征/数据出现穿越 一般就是使用了和 label 强相关的特征导致 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:28:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：卡本 阿里 高级算法专家 文章整理：刘金鑫 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 推荐导购场景在电商中是重要的满足用户"逛"和"买"的场景，本次分享我们聚焦深度学习在阿里 B2B 电商 ( 1688 ) 推荐系统中的应用，其中包括商品推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:28:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-10 1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进行CTR预估时，除了单特征 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%89%E5%A4%A7%E4%B8%80%E7%BB%9F%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:25:02 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%89%E5%A4%A7%E4%B8%80%E7%BB%9F%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%A3%80%E7%B4%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E6%8E%A8%E8%8D%90%E9%A2%86%E5%9F%9F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-09-25 1、引言 信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query，返回一组排好序的召回列表。 经典的IR流派认为query和document之间存在着一种生成过程，即q -> d 。举一个例子，搜索“哈登 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BA%93%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93/ Tue, 15 Mar 2022 09:24:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%B2%BE%E9%80%89%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%90%91%E9%87%8F%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BA%93%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 项目一： vectorai 一个用于构建基于向量的应用程序的平 Vector AI是一个框架，旨在使构建基于生产级矢量的应用程序的过程尽可能快速，轻松地进行。与json文档一起创建，存储，操纵，搜索和分析向量，以增强神经搜索，语义搜 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B9%9D%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%B0%E5%BF%86%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:22:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B9%9D%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%B0%E5%BF%86%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统中经典的一类方法。协同过滤中比较经典的解法有基于邻域方法、矩阵分解等，这些方法都有各自的优点和缺点，本文介绍的方法-**协同记忆网络(Collaborative Memory Network，简称CMN)**融合了不同协同过滤方 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B0%8F%E7%BB%93%E7%B1%BB%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B0%8F%E7%BB%93%E7%B1%BB%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ 作者丨陈家铭 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨半监督深度图像分类 本文来源： PaperWeekly 协同训练 Co-training Co-training 是基于分歧的方法，其假设每个数据可以从不同的角度（view）进行分类，不同角度可以训练出不同的分类器，然后用这些从不同角度训练出来的分类器对无标签样本进行分类，再选出认为可信的无标签样本加入训练集 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%85%AB%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%85%AB%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-19 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi- https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:20:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E8%BF%9B%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-04 在本系列的推荐系统遇上深度学习(十八)–探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现中，我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network，以下简称DIN)，时隔一年，阿里再次升级其 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%A7%E4%BC%97%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:19:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%A4%A7%E4%BC%97%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面： 意图多样：用户查找的信息类型和方式多样。信 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:58 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%94%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018.04.22 16:14 1、原理 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型： 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%9B%E5%A4%9A%E5%80%BC%E7%A6%BB%E6%95%A3%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%9A%84%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%9B%E5%A4%9A%E5%80%BC%E7%A6%BB%E6%95%A3%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%9A%84%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018.04.21 23:27 1、背景 在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E4%B8%80%E7%A7%8D%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:18:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E4%B8%80%E7%A7%8D%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84/ 作者：Alireza Dirafzoon 编译：ronghuaiyang 导读 在单 GPU 上就可以运行的 Transformer 模型，而且几乎不损失精度，了解一下？ 如果你一直在开发机器学习算法用于处理连续数据 —— 例如语言处理中的文本，语音信号，或视频 —— 你可能听说过或使用过 Transformer，你可能知道这和是推特中认为的不同 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E8%A7%86%E9%A2%91%E9%80%9A%E4%BF%A1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6/ Tue, 15 Mar 2022 09:16:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E8%A7%86%E9%A2%91%E9%80%9A%E4%BF%A1%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6/ 众所周知，深度学习在实时视频通信端到端系统里有很多的应用，比如说我们用它做超分辨率，能取得比较好的效果；我们用它做图像恢复，也能取得比较好的效果。如果说提及挑战的话，在支持移动端的应用里，我们必须考虑复杂性的限制，必须要以一个小的模型，能够在移动平台上实时运行，而且功耗、CPU 占 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%85%AD%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:16:15 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%85%AD%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 在本系列的上一篇中，我们大致介绍了一下知识图谱在推荐系统中的一些应用，我们最后讲到知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)是最常见的与推荐系统结合的方式，知识图谱特征学习为知识图谱中的每个实体和关系学习到一个低维向量，同时保持图中原有的结构或语义信息，最常见的得 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%8B%90%E7%82%B9%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E5%93%AA%E4%BA%9B%E6%9C%BA%E9%81%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%8B%90%E7%82%B9%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E5%93%AA%E4%BA%9B%E6%9C%BA%E9%81%87/ 2012年至今，随着深度神经网络理论与计算设备的发展，卷积神经网络（CNN）得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。尤其是在图像分类、目标检测等主要的计算机视觉任务中，CNN一直都是最主流的方法。 图1：端到端的学习 卷积神经网络的行与不行 卷积神经网络，虽然取得 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%83%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%83%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%BB%93%E5%90%88%E4%B9%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-15 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路，主要方法有：Multi- https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%98%E5%8E%9F%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E4%B8%96%E7%95%8C/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E9%85%8D%E9%80%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%94%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%98%E5%8E%9F%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E4%B8%96%E7%95%8C/ 何仁清 ·2018-12-13 20:00 在2018 AI开发者大会（AI NEXTCon）上，美团配送AI方向负责人何仁清，分享了美团在即时配送领域中机器学习技术的最新进展，以及如何通过大数据和机器学习手段，建立对线下真实世界各种场景的感知能力，还原并预测配送过程各个细节，从而提升整体配送系统 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-05-05 1、引言 在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%85%AD%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%B8%B8%E7%94%A8%E8%AF%84%E6%B5%8B%E6%8C%87%E6%A0%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:43 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%85%AD%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%B8%B8%E7%94%A8%E8%AF%84%E6%B5%8B%E6%8C%87%E6%A0%87/ 最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。 1、精确率、召回率、F1值 我们首先来看一下混淆矩阵，对于二分类问题，真实的样本标签有两类，我们学习器预测的类别有两类，那么根 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%88%9D%E6%B7%B1%E5%9C%B3%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E5%88%9D%E6%B7%B1%E5%9C%B3%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题一：Batch-norm作用和参数 batch norm的作用 batch norm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。不同batch的数据，由于加入了batch norm，中间层的表现会更加稳定，输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%89%8D%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%89%8D%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8C%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 转载自： 王喆 在互联网永不停歇的增长需求的驱动下，CTR预估模型（以下简称CTR模型）的发展也可谓一日千里，从2010年之前千篇一律的 逻辑回归（Logistic Regression，LR），进化到 因子分解机（Factorization Machine，FM）、 梯度提升树（Gradie https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%96%B9%E6%A1%88%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E8%9E%8D%E5%90%88%E6%96%B9%E6%A1%88%E5%AE%9E%E6%88%98/ 写在前面的话 GBDT和LR的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法，为什么会在这里写这么一篇呢？本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network)，发现阿里之前还有一个算法MLR，然后去查找相关的资料，里面提及了树模型也就是GBDT+LR方案的缺点，恰好之前也不太 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B9%9D%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%A9%BA%E9%97%B4%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:13:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B9%9D%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%A9%BA%E9%97%B4%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 阿里近几年公开的推荐领域算法有许多，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire-space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。 上一篇，我们介绍了深度兴趣网络(Deep Interest Networ https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:11:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 文章作者：覃然斌、王科 58同城 内容来源：58技术 导读： 在互联网商业变现场景中，广告变现占有主导地位。2012年随着深度学习网络AlexNet在ImageNet夺冠开始，深度学习迅速席卷图像、语音、NLP等领域，并逐步在互联网商业化最成功的搜索、推荐和广告领域获得突破并成为主流。 作 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%80%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:44 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%80%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。 论文地址： https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1、Neural Collaborative Filtering 1.1 背景 本文讨论的主要是隐性反馈协同过滤解决方案，先来明确两个概念：显性反馈 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%8F%B2/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E5%88%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%91%E5%B1%95%E5%8F%B2/ Bert最近很火，应该是最近最火爆的AI进展，网上的评价很高，那么Bert值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？其实并没有，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多NLP的任务的最好性能 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E7%A7%8D%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%8D%B7%E7%A7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:39 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E7%A7%8D%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%8D%B7%E7%A7%AF/ 作者: Kunlun Bai 机器之心编译 参与：熊猫 我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介绍，2、4、5、9、11 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:38 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 前言 注意力（Attention）机制[2]由Bengio团队与2014年提出并在近年广泛的应用在深度学习中的各个领域，例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野，或者NLP中用于定位关键token或者特征。谷歌团队近期提出的用于生成词向量的BERT[3]算法在NLP的11项任务中 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E7%94%B5%E5%95%86%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验，主要包括： 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 ▌简介 说到推荐系统，最经典的就是协同过滤，上图是一个协同过滤的例子。协同过滤主要分为俩种：user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤。 但是，现在绝大多数推荐系统都 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%89%E6%96%B9%E6%B3%95%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%89%E6%96%B9%E6%B3%95%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 作者：石晓文的学习日记 链接： https://www.jianshu.com/p/e0e843d78e3c 上一篇中介绍了Bandit算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。 但是传统的实现方法存在很大的缺陷，主要是缺乏用附加信息刻画决策过程的机制。今天的文章就来介绍一种结合上下文信 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E7%A7%9F%E6%88%BF%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾: 崔凌云，58同城TEG搜索排序部算法架构师 整理出品: 张劲， AICUG人工智能社区 深度语义模型BERT在58同城搜索的实践 导读： 本次分享主要以58租房搜索排序为背景，介绍深度学习在排序阶段的探索和实践，主要包括：单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、DIEN、ES https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E4%B8%93%E5%AE%B6%E5%BF%85%E8%AF%BB%E7%9A%84%E5%8D%81%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BB%8E%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E4%B8%93%E5%AE%B6%E5%BF%85%E8%AF%BB%E7%9A%84%E5%8D%81%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87/ 作者： 王喆 今天我们不分析论文，而是总结一下 Embedding方法的学习路径，这也是我三四年前从接触word2vec，到在推荐系统中应用Embedding，再到现在逐渐从传统的sequence embedding过渡到graph embedding的过程，因此该论文列表在应用方面会对推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-10 1、FFM理论 在CTR预估中，经常会遇到one-hot类型的变量，one-hot类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况，为了解决这一问题，在上一讲中，我们介绍了FM算法。这一讲我们介绍一种在FM基 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E7%AF%87%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾: 彭小钰，58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: AICUG人工智能社区 PPT下载： http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读: 向量化召回通过学习用户与物品低维向量化表征，将召回建模成向量空间内的近邻搜索问题，有效提升了召回的泛化能力与多样性，是推荐引擎的核心召回通道。本次 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BD%93%E4%BD%A0%E6%89%93%E5%BC%80%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%B8%80%E5%88%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%81%9A%E4%BA%86%E5%93%AA%E4%BA%9B%E5%B7%A5%E4%BD%9C/ Tue, 15 Mar 2022 09:08:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BD%93%E4%BD%A0%E6%89%93%E5%BC%80%E5%A4%A9%E7%8C%AB%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%B8%80%E5%88%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%81%9A%E4%BA%86%E5%93%AA%E4%BA%9B%E5%B7%A5%E4%BD%9C/ 阿里妹导读：当年打开天猫的那一刻，它为你完成了华丽的变身，成为世上独一无二的“天猫”，这就是智能推荐的力量。今天，来自阿里巴巴搜索推荐事业部的算法工程师陈启伟为你介绍天猫如何玩转首页个性化推荐，揭开搜索推荐的神秘面纱。 天猫首页作为用户打开手机天猫App的第一印象，所推荐的商品极大 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%8E%E6%A0%B7%E9%89%B4%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%8F%AF%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%AB%99/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%80%8E%E6%A0%B7%E9%89%B4%E5%88%AB%E4%B8%8D%E5%8F%AF%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%AB%99/ 前两天教师节，人工智能头条的某个精神股东粉群里，大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。 很多人表示，他们的硬盘里，至今还保留着当时她们上课时候的视频。有一些现在网站上已经很难找到了，于是大家又纷纷开始互相交流跟随这些老师学习实践的心得体会。 👆禅师最喜欢的教师 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%92%8C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%92%8C%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 简介： 整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍 本文整理自 5 月 29 日阿里云开发者大会，大数据与 AI 一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%B1%82%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%9A%84%E7%9C%8B%E5%AE%8C%E4%BD%A0%E5%B0%B1%E6%98%8E%E7%99%BD%E4%BA%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E5%B5%8C%E5%85%A5%E5%B1%82%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%9A%84%E7%9C%8B%E5%AE%8C%E4%BD%A0%E5%B0%B1%E6%98%8E%E7%99%BD%E4%BA%86/ 作者：__ 编译：ronghuaiyang 导读： 非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。 介绍 在本文中，我将解释BERT中嵌入层的实现细节，即 token 嵌入、Segment 嵌入和 Position 嵌入。 简介 这是一张来自论文的图，它恰当地描述了 BERT 中每一个嵌入层的功能： 与大多数旨在解决 nlp https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%B2%BE%E9%80%89%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E9%9D%A2%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8C%85/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E7%B2%BE%E9%80%89%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E9%9D%A2%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8C%85/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送！ 项目一：EssayKiller_V2 基于开源GPT2.0的初代创作型人工智能 EssayKiller是基于OCR、NLP领域的最新模型所构建的生成式文本创作AI框架，目前第一版finetune模型针对高考作文 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%A9%E7%94%A8%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9D%A5%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%8B%93%E6%89%91%E7%BB%93%E6%9E%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:06:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%A9%E7%94%A8%E9%AB%98%E6%95%88%E7%9A%84%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9D%A5%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%8B%93%E6%89%91%E7%BB%93%E6%9E%84/ 作者： 陈 扬 编辑：赵一帆 简 介 分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有卓越性能的新架构。它这篇文章很大程度上借鉴了GECNN的一些东西，或者说， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%8F%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:49 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BD%91%E6%98%93%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%8F%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文章作者：薛海霞 网易传媒 编辑整理：郑智献 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 大家好，今天分享的主题是：网易新闻客户端信息流的个性化推荐中，深度学习排序系统及模型，这也是我们团队在研发实践中的一些经验总结。 首先看一下在信息流场景中，个性化推荐的产品形态。左边是网易新 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E6%88%98/ 石晓文的学习日记 2018.06.29 23:27 排序推荐算法大体上可以分为三类，第一类排序算法类别是点对方法(Pointwise Approach)，这类算法将排序问题被转化为分类、回归之类的问题，并使用现有分类、回归等方法进行实现。第二类排序算法是成对方法(Pairwise Approach)，在序列方法中， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BB%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%85%83%E5%88%B0/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E6%96%87%E8%AF%BB%E6%87%82%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BB%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%85%83%E5%88%B0/ 作者： \* 世恩、风引、调参 一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征)，输出层是我们的预测 (prediction)。神经网络的目的是拟合一个函数 f*：features -> prediction。在训练期间，通过减小 prediction 和实际 label 的差异的这种方式，来更改网络参数， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E5%9B%BE%E8%83%9C%E5%8D%83%E8%A8%80%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%80%E5%9B%BE%E8%83%9C%E5%8D%83%E8%A8%80%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%9A%84/ 文章作者：石塔西 内容来源：小石的数据科学之旅@知乎专栏 出品社区：DataFun 注：欢迎投稿「行知」专栏，让您的行业知识，为行业者知。 本文是对阿里的论文《Image Matters: Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server》 https://arxiv.org/abs/1711.06505 的解读。 初读此文的标题和摘要，又有image，又有CTR，我以为是一种新型的CNN+M https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:22 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%90%8C%E5%9F%8E%E9%A6%96%E9%A1%B5%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾: 王连臣，58同城TEG搜索推荐部高级算法工程师 整理出品: 张劲， AICUG人工智能社区 系列分享： 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践 导读： 行为序列化已然成为用户兴趣建模的主流方式，本次议题主要介绍序列化建模在首页推荐场景的实践，提出了适配业 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%90%A8%E6%91%A9%E8%80%B6%E4%BA%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%90%A8%E6%91%A9%E8%80%B6%E4%BA%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：朱晓海 萨摩耶云 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品平台：DataFunTalk 导读： 迁移学习利用数据、模型之间的相似性，在不同领域之间进行知识迁移。深度学习技术与迁移学习思想的融合，又极大扩展了传统迁移学习技术的能力边界，给包括金融风控在内的各个场景带来了更多的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AD%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-29 1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8D%E5%A4%9F%E9%AB%98%E6%95%88%E8%BF%99%E5%87%A0%E5%A4%A7%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E4%B8%80%E4%B8%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:05:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B6%85%E5%8F%82%E6%95%B0%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%8D%E5%A4%9F%E9%AB%98%E6%95%88%E8%BF%99%E5%87%A0%E5%A4%A7%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E4%B8%80%E4%B8%8B/ 作者：Alessio Gozzoli 机器之心编译 参与：朱乾树、张倩 整天 babysitting 深度学习模型是不是很心累？这篇文章或许能帮到你。本文讨论了高效搜索深度学习模型最佳超参数集的动机和策略。作者在 FloydHub 上演示了如何完成这项工作以及研究的导向。读完这篇文章后，你的数据科学工具库将添加一些强大的新工具，帮助你为自己 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:04:42 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%8C%E5%9F%8E%E5%A4%9A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：罗景 58同城 高级架构师 编辑整理：陈维美 出品平台：DataFunTalk 导读： 58 同城作为一个 UV 千万量级的APP，覆盖了租房，招聘，二手房，二手车，本地生活，新房，新车等多个业务。在首页这个复杂的业务推荐场景下，我们面临着多业务融合挑战。如何利用从双通道到多通道到多场景适配 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E7%AD%89%E5%A4%A7%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%80%E5%85%A8%E6%BC%94%E5%8C%96%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%90%9C%E7%B4%A2%E9%A2%86%E5%9F%9F/ Tue, 15 Mar 2022 09:03:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%BE%AE%E8%BD%AF%E7%AD%89%E5%A4%A7%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%80%E5%85%A8%E6%BC%94%E5%8C%96%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%90%9C%E7%B4%A2%E9%A2%86%E5%9F%9F/ 今天我们一起回顾一下 近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。 随着微软的Deep Crossing，Google的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E5%90%91%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/72607641 导读： 今天分享一下 facebook 新发的深度学习推荐系统的论文： Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems https://arxiv.org/pdf/1906.00091.pdf 这篇文章概述了当前推荐系统实现的主要思路，提出了一种通用的模型结构 DLRM，与其他常见的 paper 不同，该篇有着浓浓的工业界风格，不仅和其他模型进行效果对比，还讲述了常见的特征如何处理，内在思维逻辑如何，在 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%AF%87%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AE%A2%E6%9C%8D%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E7%AF%87%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E5%9C%A8%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AE%A2%E6%9C%8D%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型 深度语义匹配模型系列文章的终结篇，带大家走进贝壳找房智能客服的匹配。 一、背景 贝壳找房作为房产领域领先的服务平台，业务场景中包含大量自然语言处理的任务。经纪人与用户的交互过程会产生大量的文本语料 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B9%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E4%B9%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2/ 文章作者：杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源：记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 今年KDD上Airbnb发表的关于embedding的论文拿到best paper，技术实力可见一斑。今天要说的这篇要更新一些，是Airbnb将深度学习应用在搜索业务中的经验汇总，链接是 [1810.09591] Applying Deep Learning https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%90%E7%BE%8E%E5%85%B0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BA%94%E7%94%A8%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%9A%84%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%9E%84%E5%BB%BA/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:34 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BE%90%E7%BE%8E%E5%85%B0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BA%94%E7%94%A8%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%9A%84%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%9E%84%E5%BB%BA/ 分享嘉宾：徐美兰 浙江数字医疗卫生技术研究院 数字医学知识中心主任 编辑整理：李杰 京东 出品平台：DataFunTalk 导读： 数研院这些年在知识图谱建设上取得了丰硕成果，今天我们将图谱构建过程中的经验、心得分享给大家，欢迎大家讨论交流。本次分享的题目为：深度应用驱动的医学知识图谱构建，主 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E4%BA%91%E8%8B%8F%E5%98%89%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%95%B4%E5%90%88%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E5%81%9A%E5%8C%BB%E7%96%97%E6%8E%A8%E7%90%86/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E4%BA%91%E8%8B%8F%E5%98%89%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%95%B4%E5%90%88%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E5%81%9A%E5%8C%BB%E7%96%97%E6%8E%A8%E7%90%86/ 分享嘉宾：苏嘉博士 华为云 编辑整理：熊丹妮 武汉天喻信息 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括： 智慧医疗 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%BE%E6%88%BF%E9%9C%80%E6%B1%82%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E8%AF%AD%E4%B9%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:31 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E8%AF%BB%E6%87%82%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%BE%E6%88%BF%E9%9C%80%E6%B1%82%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E8%AF%AD%E4%B9%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 2018-12-10 1. 引言 自然语言理解（natural language understanding，NLU）是人工智能的核心难题之一，同时也是文本和语音搜索的核心。本文主要阐述了NLU在贝壳找房中的探索和实践，以及如何为贝壳的搜索场景赋能。在文章开始之前我们先来道一道NLU在贝壳房源搜索中的任务和实现难点。 贝壳房 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：高凯明 360算法专家 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 360搜索广告成立于2012年，到今年是第8个年头了。 今天分享的内容分为两部分，第一部分是搜索广告和广告召回。我会介绍搜索广告的业务逻辑，以及召回模块 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%99%8D%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%A4%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:28 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E9%99%8D%E7%BB%B4%E4%B9%8B%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%A4%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 原文地址： 谓之小一 公众号 拍摄于无锡古镇 1.LDA简介 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种监督学习的降维方法，也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的 机器学习降维之主成分分析(PCA) 方法不同，PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：郭跃超 腾讯 应用研究员 编辑整理：康德芬 出品平台：DataFunTalk 导读： Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台，支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。所以今天会为大家介绍Angel：深度学习在腾 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%83%85%E6%84%9F%E5%88%86%E7%B1%BB%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 随着人们越来越喜欢在社交平台发表自己的看法和观点，这些平台成为企业发现用户兴趣，捕捉用户情绪很好的渠道。金融证券公司也不例外，它们可以根据股民的情绪，对股市的反应等信息形成投资指标。但是采用人力消耗和成本过大，用计算机来自动地分析文本表达的情感，成为学术界目前的研究的一个热点。 更 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%97%B6%E7%A9%BA%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AE%B0%E5%BF%86%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%97%B6%E7%A9%BA%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AE%B0%E5%BF%86%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：秀武 阿里 高级算法专家 编辑整理：Jane Zhang 内容来源：DataFunTalk 导读： 在 CTR 预估中，能不能有效地利用用户历史行为，页面同屏竞争广告信息，以及用户—广告，广告—广告关系等辅助信息来提升模型效果？本文介绍在这方面的探索工作，主要包括： 深度时空网络 ( DSTN ) 深度记忆网络 ( MA-DNN https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%B8%8A/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%B8%8A/ 来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下） Embedding 方法概览： 1. Embedding 简介 Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理） https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%A4%A7%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%96%B9%E5%90%91/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9C%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%A4%A7%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%96%B9%E5%90%91/ 作为深度学习推荐系统模型和 CTR 模型中不可或缺的“基本操作”，如何强调 Embedding 技术的重要性都是不为过的。 这篇文章中，我们将 Embedding 技术单独抽取出来进行讲解。介绍在深度学习推荐系统中，Embedding 主要的三个应用方向： 在深度学习网络中作为 Embedding 层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换； 作 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 文章作者：宫士敏 小米大数据部 算法团队 Leader 编辑整理：王成林 内容来源：AI科学前沿大会 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 一、背景 以深度学习为代表的 AI 技术近年来在搜索推荐场景中得到广泛的应用，对用户 Query 和内容侧的理解不断深入，用户体验得到显著提升。 搜索是一种典型的 AI 应用， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%94%B5%E5%95%86%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E6%8C%91%E6%88%98/ Tue, 15 Mar 2022 09:02:10 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%94%B5%E5%95%86%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8F%91%E5%B1%95%E4%B8%8E%E6%8C%91%E6%88%98/ 分享嘉宾：周国睿 阿里妈妈 算法专家 编辑整理：鞠芳 内容来源：AI 科学前沿大会 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 本次分享内容提纲： 电商数据个性化预估的特性 阿里妈妈模型迭代路径 Where to Go 一、 电商数据个性化预估的特性 首先介绍一些基础的背景知识，阿里的展示广告按展示元素主要分为 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E4%B8%83%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%81%93%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E4%B8%83%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%81%93%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 问题1：过拟合 怎么解决 过拟合：是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。 欠拟合：模型不能在训练集上获得足够低的误差。换 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E7%AF%87%E4%BA%8C%E4%BA%A4%E4%BA%92%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%B4%9D%E5%A3%B3%E6%89%BE%E6%88%BF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%8C%B9%E9%85%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86%E7%AF%87%E4%BA%8C%E4%BA%A4%E4%BA%92%E7%AF%87/ 上期: 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型 上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。 一、前篇回顾 上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，表示型的模型更侧重于对表示层的构建，其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB/ 问题1：逻辑回归和SVM的异同 LR与SVM的相同点： 都是有监督的分类算法； 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法。 它们的分类决策面都是线性的。 LR和SVM都是判别式模型。 LR与SVM的不同点： 本质上是loss函数不同，或者说分类的原理不同。 SVM是结构风险最小化，LR则是 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%B1%BB%E7%94%B5%E5%95%86%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%A2%9E%E9%95%BF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 09:01:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E7%B1%BB%E7%94%B5%E5%95%86%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%A2%9E%E9%95%BF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 导读： 用户量始终是衡量一个产品成功与否的重要指标，而搜索往往又是电商平台最大的流量入口。本次分享将介绍阿里B类电商平台1688的用户生命周期分析、全链路用户增长体系以及深度学习在搜索上的应用。 主要内容包括： 1. 用户增长 2. 搜索 3. 集单中控 ▌用户增长 首先看一下1688的数据，可以看到从今 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:46 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 转载自 美团点评技术团队 背景 深度学习作为AI时代的核心技术，已经被应用于众多场景。在系统设计层面，由于它具有计算密集的特性，所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中，相关系统设计的一些经验。 本文将首先列举部分深度学习算法所 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%94%9A%E6%9D%A5%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ Tue, 15 Mar 2022 08:57:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B4%E6%9C%88%E4%B8%AD%E6%97%AC%E8%94%9A%E6%9D%A5%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E9%81%93/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《名企AI面试100题》免费送！ 问题一：你常用的优化算法？有什么特点？为什么? 梯度下降：在一个方向上更新和调整模型的参数，来最小化损失函数。 随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）对每个训练样本进行参数更新，每次执行都 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%9D%E8%AF%84%E4%BB%B7%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%9D%E8%AF%84%E4%BB%B7%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 作者：石晓文 ，中国人民大学信息学院在读研究生， 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 引言 CTR问题我们有两种角度去理解，一种是分类的角度，即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度，将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题，一般在预估的时候都是得到一个 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8E%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%9B%E4%B9%A6%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%88%90%E5%91%98%E9%A1%B5%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%8F%91%E5%B8%83/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:01 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8E%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%9B%E4%B9%A6%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%88%90%E5%91%98%E9%A1%B5%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%8F%91%E5%B8%83/ 作者：Vincent Francois-Lavet等 参与：Panda 深度强化学习 已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展，成为了人工智能领域的一大主流研究方向。近日，麦吉尔大学、谷歌大脑和 Facebook 的多位研究者在 arXiv 发布了 140 页的《深度强化学习入门》文稿，对深度强化学习的当前发展和 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E5%B0%8F%E5%A4%A9%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:56:01 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E5%B0%8F%E5%A4%A9%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9C%A8%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：陈小天 数禾科技 资深算法工程师 编辑整理：帖雨薇 小米 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着公司业务的不断扩大，包括金融领域在内的各个领域中，逐渐积累了大量的时序数据，通过时序数据建立模型和制定策略能为业务提供有效地帮助。目前，在面对日益增长的数据量和复杂度，依靠人工衍生 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%89%A9%E5%B1%95/ Tue, 15 Mar 2022 08:54:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%89%A9%E5%B1%95/ 文章来源 http://kubicode.me/2018/09/19/Deep+Learning/GRU4REC-Session-Based-Recommendation/ 前言 用户在互联网应用上的绝大部分的行为都是可以用一个序列来表示，比如购物、听音乐、看feed流等，用式子来表示就是: {x_1,x_2,x_3,..,x_N} -> x_{N+1} 因此对于这个序列如何建模来获取整个用户的意图行为至关重要，而之前传统的ML只能基于统计或者经验的方式来尽量抽取这些序列信息，并无法hold整个序列， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 08:54:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%B4%A2%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 本文根据美团高级技术专家翟艺涛在2018 QCon全球软件开发大会上的演讲内容整理而成，内容有修改。 引言 2018年12月31日，美团酒店单日入住间夜突破200万，再次创下行业的新纪录，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E6%A0%B7%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%80%E5%90%8D%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88/ Tue, 15 Mar 2022 07:53:27 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%80%8E%E6%A0%B7%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%80%E5%90%8D%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88/ 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 怎样成为一名优秀的算法工程师？这是很多从事人工智能学术研究和产品研发的同学都关心的一个问题。面对市场对人才的大量需求与供给的严重不足，以及高薪水的诱惑，越来越多的人开始学习这个方向的技术，或者打算 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B9%8B/ Tue, 15 Mar 2022 07:35:57 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B9%8B/ SIGAI特约作者 Baoming 算法研究员 导言 自从anchor-based method出现之后，物体检测基本上就离不开这个神奇的anchor了。只因有了它的协助，人类才在检测任务上第一次看到了real time的曙光。但是，夹杂在通用物体检测中，某些特定物体的检测任务由于应用量巨大，以及该物体 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%A4%A7%E4%BA%8B%E4%B8%9A%E7%BE%A4%E8%BF%99%E6%98%AF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9C%A8%E6%96%AF%E5%BE%B7%E5%93%A5%E5%B0%94%E6%91%A9%E7%9A%84%E4%B9%8B%E5%A4%9C/ Tue, 15 Mar 2022 07:35:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AF%87%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%A4%A7%E4%BA%8B%E4%B8%9A%E7%BE%A4%E8%BF%99%E6%98%AF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%9C%A8%E6%96%AF%E5%BE%B7%E5%93%A5%E5%B0%94%E6%91%A9%E7%9A%84%E4%B9%8B%E5%A4%9C/ 7 月，全球 AI 人才荟聚瑞典斯德哥尔摩，前来参加学界顶尖会议 ICML 和 IJCAI。在两个会议交接之际，腾讯在当地时间 14 日晚举办了 TAIC 大会，与三位特邀嘉宾、腾讯七大事业群代表探讨前沿 AI 研究与应用。 据机器之心了解，今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 接收，15 篇论文被 IJCAI 2018 接收。本次活动设有三个特邀 keyn https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/ Tue, 15 Mar 2022 07:00:56 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%80%BB%E7%BB%93/ 导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在 SIGAI 之前的公众号文章“ 理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中， SIGAI 将为大家介绍当前 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BF%85%E5%A4%87%E7%9A%84%E5%87%A0%E6%AC%BE%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ Tue, 15 Mar 2022 06:33:32 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BF%85%E5%A4%87%E7%9A%84%E5%87%A0%E6%AC%BE%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/ 一. 常用网络 深度学习相关的几个比较著名的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。 从整体趋势来看，准确度越来越高，同时网络层数也越来越多，可以认为网络结构的复杂性带来效果的提高，而模型参数的数量并非越多越好，合适就好，参数数量太多可能会一定程度上导致过拟合问 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%9C%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E8%90%A5%E9%94%80/ Tue, 15 Mar 2022 06:15:26 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%9C%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E8%90%A5%E9%94%80/ 美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，覆盖了餐饮、酒店、旅行、休闲娱乐、外卖配送等方方面面生活场景，连接了数亿用户和数百万商户。如何帮助本地商户开展在线营销，使得他们能快速有效地触达目标用户群体提升经营效率，是美团的核心问题之一，而机器学习相关技术在本地在线营销场景下发挥着非常 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9A%84/ Tue, 15 Mar 2022 05:20:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%E6%8F%AD%E7%A7%98%E4%BA%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9A%84/ 推荐在 O2O 场景中的应用 10.1 典型的 O2O 推荐场景 美团移动端推荐展位是一个典型的 O2O 推荐场景，包括首页猜你喜欢和商家详情页附近团购、团购详情页看了又看等多个展位。首页猜你喜欢展位图如图 10-1 所示。 图 10-1 美团移动端——猜你喜欢展位图 猜你喜欢展位是美团移动端首页的推荐展位，也是美团移动端流量最大的推荐展 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E7%98%A6%E8%BA%AB%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ Tue, 15 Mar 2022 03:58:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E7%98%A6%E8%BA%AB%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ 石士、书浅 阿里妈妈技术 ▐ 前言 随着号称“地表最强”的千亿参数规模GPT-3模型在 NLP 领域横扫各大数据榜单，大力出奇迹的暴力美学似乎成为了大数据场景建模的不二法门。搜索、推荐和广告场景的 CTR 模型也不例外，同样动辄千亿参数规模、上T体积大小的 CTR 模型成为了同行争相追逐的建模标配。但是无论面对 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%95%86%E5%93%81%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 03:56:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%A4%9A%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%95%86%E5%93%81%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 美团点评技术团队 稿 引言 美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，我们给广大消费者提供买菜、优选、闪购、外卖、到店餐饮、酒店旅游、休闲娱乐等各类商品和服务。首页搜索是美团 App 上十分重要的模块，每天服务于数千万用户。随着美团零售商品类业务的不断发展，美团搜索在商品类业务上的相关技术也在 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%8B%8F%E5%AE%81%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%95%86%E5%93%81%E7%A8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ Tue, 15 Mar 2022 03:50:23 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%8B%8F%E5%AE%81%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%95%86%E5%93%81%E7%A8%8E%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%B3%BB%E7%BB%9F/ 欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题：AI语言 & 开发双十一 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时，票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联，按分类编码上注明的税率和征收率开具发票，使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等，最终加强征收管理。为了满足这一要求，最关键 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%90%8D%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%BB%8F%E9%AA%8C/ Tue, 15 Mar 2022 03:47:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%90%8D%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%BB%8F%E9%AA%8C/ Malay Haldar 等 吴少杰 2018 年 11 月 18 日 话题：AI深度学习 搜索排名是机器学习中的一个重要应用。在 Airbnb 公司，最初它们是使用梯度提升的决策树模型来做的。随着时间的推移，传统的梯度提升树模型遇到了瓶颈，于是 Airbnb 开始探索利用深度学习来解决搜索排名问题。本文是 AI 前线第 57 篇论文导读，下面我们来深入了解 Airbnb 实践背后 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF/ Tue, 15 Mar 2022 03:27:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E8%AE%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%AF%BB%E6%87%82%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E6%8F%AD%E7%A7%98%E6%9C%BA%E5%99%A8%E9%98%85%E8%AF%BB%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 03:24:30 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E8%AE%A9%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%AF%BB%E6%87%82%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E6%8F%AD%E7%A7%98%E6%9C%BA%E5%99%A8%E9%98%85%E8%AF%BB%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%BE%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 03:20:58 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%BE%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Tue, 15 Mar 2022 03:20:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 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 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A1%8C%E7%9F%A5%E9%95%B6%E5%B5%8C%E5%9C%A8%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%98%8E%E7%8F%A0%E6%BC%AB%E8%B0%88%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%82%B9%E5%87%BB%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%9B%E5%B1%95/ Tue, 15 Mar 2022 01:32:16 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%A1%8C%E7%9F%A5%E9%95%B6%E5%B5%8C%E5%9C%A8%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8A%E7%9A%84%E6%98%8E%E7%8F%A0%E6%BC%AB%E8%B0%88%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%82%B9%E5%87%BB%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%BF%9B%E5%B1%95/ 文章作者： 朱小强****（阿里花名： 怀人）**** 阿里妈妈深度学习算法平台负责人，兼任定向广告&信息流广告排序技术团队负责人 内容来源： 高维稀疏数据领域的深度学习****@知乎专栏**** 出品社区： DataFun 注：欢迎投稿「行知」，投递方式见文末。 一、写在前面 关于标题所承载的话题，一 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%8B%97%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%8C%96%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 01:28:18 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E6%90%9C%E7%8B%97%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%8C%96%E5%BA%94%E7%94%A8/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 1212 】 分享嘉宾： 舒鹏 搜狗 专家研究员 编辑整理： 王彦斐 内容来源：DataFun AI Talk《 深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 大家好，我是来自搜狗搜索广告应用策略研究组的舒鹏，目前 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E5%AE%9A%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E7%82%B9%E5%87%BB%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E6%BC%94%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C/ Tue, 15 Mar 2022 01:25:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E5%AE%9A%E5%90%91%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%96%B0%E4%B8%80%E4%BB%A3%E7%82%B9%E5%87%BB%E7%8E%87%E9%A2%84%E4%BC%B0%E4%B8%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E6%BC%94%E5%8C%96%E7%BD%91%E7%BB%9C/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 1212 】 分享嘉宾： 牟娜 阿里巴巴 高级算法工程师 编辑整理： 孙锴 内容来源：DataFun AI Talk《 定向广告新一代点击率预估主模型——深度兴趣演化网络》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 概述 本次带给大家分享是阿里妈妈在201 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BD%93%E7%B3%BB/ Tue, 15 Mar 2022 01:25:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87%E5%A4%84%E7%90%86%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BD%93%E7%B3%BB/ 配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复_【 风控反欺诈】_ 分享嘉宾：\\尹航 \\ 邦盛科技 高级技术专家 整理编辑： 朱琴 内容来源：DataFun AI Talk《 基于金融智能风控的实时指标处理技术体系》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享主要包含以下三个部分： Part 0 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%86%99%E4%BD%9C%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%BA%E5%AA%92%E4%BD%93%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%88%9B%E4%BD%9C%E8%B5%8B%E8%83%BD/ Tue, 15 Mar 2022 01:24:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%86%99%E4%BD%9C%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%BA%E5%AA%92%E4%BD%93%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%88%9B%E4%BD%9C%E8%B5%8B%E8%83%BD/ 分享嘉宾： 彭卫华 百度 主任研发架构师 编辑整理： 马宇峰 内容来源：百度大脑&DataFun AI Talk《 智能写作：人工智能为媒体内容创作赋能》 出品社区： DataFun 注：文末附有百度知识图谱部的职位信息，感兴趣的小伙伴可以关注下。 百度知识图谱致力于构建最大最全最好的中文知识图谱，汇聚知识，连 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%BB%8F%E5%85%B8%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 01:14:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9B%9E%E9%A1%BE%E7%BB%8F%E5%85%B8%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文章作者：王喆 Hulu Senior Research SDE 内容来源：王喆的机器学习笔记@知乎专栏 在这篇文章中，Facebook提出了经典的 GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）+LR(Logistics Regression)的CTR模型结构，可以说开启了特征工程模型化、自动化的新阶段。此外其在五年前就采用的on https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%BA%A0%E9%94%99%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Tue, 15 Mar 2022 01:14:40 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%BA%A0%E9%94%99%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：付志宏 百度资深研发工程师 编辑整理：李润顺 内容来源：Baidu Brain & DataFun AI Talk《百度中文纠错技术》 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享聚焦于自然语言处理的一个传统问题－文本纠错，首先介绍文本纠错的相关背景及目前的主流技术，然后重点分享百度在文本纠 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%AB%98%E9%98%B6%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%BC%80%E7%AF%87/ Tue, 15 Mar 2022 01:14:36 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%AB%98%E9%98%B6%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E5%BC%80%E7%AF%87/ 文章作者：杨旭东 阿里巴巴 算法工程师 内容来源：算法工程师的自我修养@知乎专栏 在tensorflow高阶API（Estimator、Dataset、Layer、FeatureColumn等）问世之前，用tensorflow开发、训练、评估、部署深度学习模型，并没有统一的规范和高效的标 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E5%AD%97%E9%95%BF%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Tue, 15 Mar 2022 01:14:29 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%87%E5%AD%97%E9%95%BF%E6%96%87%E5%B8%A6%E4%BD%A0%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文章作者：陈桂敏（Derek） 腾讯 导读：NLP，让人与机器的交互不再遥远；深度学习，让语言解析不再是智能系统的瓶颈。本文尝试回顾NLP发展的历史，解读NLP升级迭代过程中一些重要而有意思的模型，总结不同任务场景应用模型的思路，对NLP未来发展趋势发表自己的看法。笔者经验有限，如有 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BA%8C%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%80%9D%E8%B7%AF%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F/ Tue, 15 Mar 2022 01:14:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%BA%8C%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%80%9D%E8%B7%AF%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F/ 文章作者：杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源：记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 在深度学习大潮之后，搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢？强化学习在游戏等领域大放异彩，那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢？推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题，引入强化学习的思想来实现 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E8%83%9C%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Tue, 15 Mar 2022 00:35:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%99%88%E8%83%9C%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 分享嘉宾：陈胜 美团 搜索排序负责人 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 美团的业务品类非常多，不同业务之间的履约方式差异很大。例如当用户进行搜索时，返回的是一个异构混排后的结果，可能会推荐一些具体的到店POI，也会推荐外卖POI，也可能是美团优选或者美团买菜的商品等 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9D%A8%E5%AE%87%E9%B8%BF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ Tue, 15 Mar 2022 00:35:13 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9D%A8%E5%AE%87%E9%B8%BF%E8%85%BE%E8%AE%AF%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%90%86%E8%A7%A3%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8F%8A%E5%BA%94%E7%94%A8/ 分享嘉宾：杨宇鸿 腾讯 内容理解高级工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索内容的理解贯穿了整个搜索系统。我们需要从多个粒度理解搜索内容，包括语义分块、核心要素提取、页面渲染等。多模态内容理解技术在其中扮演了重要角色，它可以从内容解析、内容质量检验、内容关系的 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96/ Tue, 15 Mar 2022 00:35:08 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BC%98%E5%8C%96/ 分享嘉宾：Glad 腾讯音乐 高级算法工程师 编辑整理：韩晓婷 北京大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天和大家分享一下QQ音乐的排序模型优化之路，包括QQ音乐推荐业务的发展背景，遇到的问题和解决方案，以及对未来的展望。 将会围绕下面五点展开： 背景介绍 用户感知模型 助力音乐生态 多品类 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%86%8A%E9%A3%9E%E7%8C%9C%E4%BD%A0%E5%8E%BB%E5%93%AA%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%97%85%E8%A1%8C%E6%84%8F%E5%9B%BE%E9%A2%84%E6%B5%8B/ Tue, 15 Mar 2022 00:35:07 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%86%8A%E9%A3%9E%E7%8C%9C%E4%BD%A0%E5%8E%BB%E5%93%AA%E9%A3%9E%E7%8C%AA%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%97%85%E8%A1%8C%E6%84%8F%E5%9B%BE%E9%A2%84%E6%B5%8B/ 分享嘉宾：熊飞 阿里巴巴 算法工程师 编辑整理：小赵 出品平台：DataFunTalk 导读： 旅行商品推荐和实物商品推荐不管从用户维度还是宝贝维度上都具有较大的差异，不管是度假商品、门票、酒店、交通都具有较强的目的地心智。针对旅行场景的特殊性，此次分享介绍飞猪在用户旅行意图预测上的技术沉淀 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E5%B8%83%E5%8A%A9%E6%89%8B%E9%97%B2%E8%81%8A%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E7%AE%97%E6%B3%95/ Tue, 15 Mar 2022 00:31:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%B0%8F%E5%B8%83%E5%8A%A9%E6%89%8B%E9%97%B2%E8%81%8A%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E7%AE%97%E6%B3%95/ 分享嘉宾：张超 OPPO 高级NLP算法工程师 编辑整理：王旭 北明软件 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天分享的主题是小布助手在生成式聊天方面的探索和实践。主要内容包括以下几个方面： 研发背景 业界生成式方案 小布助手业务实践 总结与展望 01 研究背景 首先和大家介绍下小布助手的研发背景 1. 小布助手业 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ Tue, 15 Mar 2022 00:30:48 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%9C%A8%E6%8B%9B%E8%81%98%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9A%84%E6%BC%94%E8%BF%9B/ 58同城 白博 稿 01 背景 搜索推荐部作为中台部门为整个58集团提供搜索基础服务能力，我们在20年成功落地了深度学习模型，并在租房业务取得了不错的效果[1]。本着深入产业化的原则，我们后续又落地到招聘、黄页等多个场景。本文针对我们在招聘业务的深度学习排序工作，做一个简要介绍。首先从模型特 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Mon, 14 Mar 2022 23:44:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%85%BE%E8%AE%AF%E9%9F%B3%E4%B9%90%E9%9F%B3%E4%B9%90%E5%91%BD%E5%90%8D%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：Kevin 腾讯音乐 算法工程师 编辑整理：韦国迎 天虹 出品平台：DataFunTalk 导读： 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的热点研究方向之一，目的是识别文本中的命名实体，并将其归纳到相应的实体类型中。命名实体识别也是NLP最重要 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E7%B3%BB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E9%92%9F%E7%BA%A7%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%89%8B%E6%B7%98%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 23:24:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%98%E7%B3%BB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E9%92%9F%E7%BA%A7%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E6%89%8B%E6%B7%98%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%B5%81%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 陈启伟、葛均锋 淘系技术 导读： 天下武功，无坚不摧，唯快不破。近些年，深度学习如玄铁重剑在推荐系统中无坚不摧，给搜索/推荐/广告等业务场景带来巨大的收益，而在线学习则如唯快不破的独孤九剑，也在推荐算法中以快制胜，创建巨大的业务价值。 前些年流行的FTRL等在线学习算法在深度学习中已不太 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AD%A6%E7%95%8C%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%88%B7%E5%90%8E%E6%84%9F%E9%99%84%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%85%A8%E5%A5%97%E4%BD%9C%E4%B8%9A/ Mon, 14 Mar 2022 20:06:05 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%AD%A6%E7%95%8C%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%88%B7%E5%90%8E%E6%84%9F%E9%99%84%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E8%A7%86%E9%A2%91%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%85%A8%E5%A5%97%E4%BD%9C%E4%B8%9A/ 作者简介： @文雨之 本科东北大学自动化专业，然后直接攻博读的是系统工程专业。目前在东北大学系统工程专业读博士，在流程工业综合自动化国家重点实验室做流程工业里边调度问题和运行优化问题。博士刚开始主要接触了很多Numerical optimization， Convex optimization，No https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E6%A0%A1%E6%8B%9B/ Mon, 14 Mar 2022 18:51:03 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E7%BB%8F%E9%AA%8C%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E6%A0%A1%E6%8B%9B/ 咦~又是校招季了、下大雨闲的无聊、就写一下去年（2016）校招的经验吧、本人是硕士、而且是北京的、所以视野有限、仅供参考哈！ 时间节点 6月–>8、9月，内推、提前批：此时竞争小、可以拜托师兄师姐们帮内推、要把握住这次机会啊！（ps：去年我第一次参加校招、认识不足、 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%A7%A3%E9%87%8A%E4%BA%86%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%9C%89%E7%94%A8%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%97%B6%E5%80%99%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%AE%83/ Mon, 14 Mar 2022 18:38:55 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%A7%A3%E9%87%8A%E4%BA%86%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%B9%B3%E6%BB%91%E6%9C%89%E7%94%A8%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%97%B6%E5%80%99%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%AE%83/ 作者：Less Wright 编译：ronghuaiyang 转载自 AI公园 导读 标签平滑算是一种常规技术了，但是这背后的原理不知道大家有没有深究过，Google brain给出了他们的解释，并给出了一些使用它的SOTA的建议。 来自谷歌 Brain 的 Hinton, Muller 和 Cornblith 发表了一篇题为“When does label smoothing help？”的新论文， https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%99%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%89%88/ Mon, 14 Mar 2022 18:32:51 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%99%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%89%88/ 课程概述 https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%BE%E6%91%A9%E9%99%A2%E6%9D%8E%E9%9B%85%E4%BA%AE%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%92%8C%E8%92%B8%E9%A6%8F/ Mon, 14 Mar 2022 18:12:37 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E8%BE%BE%E6%91%A9%E9%99%A2%E6%9D%8E%E9%9B%85%E4%BA%AE%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%92%8C%E8%92%B8%E9%A6%8F/ 分享嘉宾：李雅亮博士 阿里巴巴 编辑整理：陈东 东南大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 本次分享的主题为大规模预训练模型的压缩和蒸馏，主要是从自动机器学习的角度，介绍大规模预训练模型的压缩和蒸馏。将介绍阿里巴巴达摩院关于模型压缩的三个连续承接性的工作： 工作1：AdaBERT：Ta https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%AF%8F%E5%A4%A9%E8%B6%85%E4%BA%BF%E6%8E%A8%E5%B9%BF%E6%B5%81%E9%87%8F%E4%BA%BF%E5%95%86%E5%93%81%E5%B1%95%E7%8E%B0%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E7%89%9B/ Mon, 14 Mar 2022 18:01:04 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%AF%8F%E5%A4%A9%E8%B6%85%E4%BA%BF%E6%8E%A8%E5%B9%BF%E6%B5%81%E9%87%8F%E4%BA%BF%E5%95%86%E5%93%81%E5%B1%95%E7%8E%B0%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%A6%88%E5%A6%88%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%89%E5%A4%9A%E7%89%9B/ 随着深度学习、强化学习、知识图谱、AutoML 等 AI 技术出现更多突破，推荐系统领域的企业和开发者开始将这些技术与传统推荐算法相结合，使得推荐效果得到显著提升。 不过，越来越复杂的场景、用户需求等对推荐系统提出了更高的要求。如今推荐系统已经得以大规模应用，然而掀开技术的外壳，审视推荐系 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%88%90%E9%95%BF%E5%92%8C%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%BB%8F%E9%AA%8C/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%88%90%E9%95%BF%E5%92%8C%E5%AE%9E%E6%88%98%E7%BB%8F%E9%AA%8C/ 我们本次分享主要分为六个小节，分别为： 1.NLP解决什么问题； 2.NLP算法发展简史； 3.检索式问答系统的语义匹配模型； 4.任务型对话系统背后的算法实例； 5.创业公司NLP工程师的工作职责； 6.NLP算法工程师面试注意事项； 其中前两个小节主要大概讲述一下NLP这个学科它解决了什么 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E4%B8%8D%E5%BE%97%E4%B8%8D%E5%AD%A6%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95/ Mon, 14 Mar 2022 17:50:41 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E4%B8%8D%E5%BE%97%E4%B8%8D%E5%AD%A6%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95/ 王喆 之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding，我想主要有两个原因： 一是因为 Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸； 二是因为已经有很多大厂 将Graph Embedding应 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%97%B7%E8%A7%86%E5%8C%97%E9%82%AE%E7%AD%89%E5%9B%BD%E5%86%85%E5%9B%A2%E9%98%9F%E5%8C%85%E6%8F%BD%E5%85%AD%E9%A1%B9%E7%AC%AC%E4%B8%80%E8%81%94%E5%90%88%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%85%AC%E5%B8%83/ Mon, 14 Mar 2022 17:45:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%97%B7%E8%A7%86%E5%8C%97%E9%82%AE%E7%AD%89%E5%9B%BD%E5%86%85%E5%9B%A2%E9%98%9F%E5%8C%85%E6%8F%BD%E5%85%AD%E9%A1%B9%E7%AC%AC%E4%B8%80%E8%81%94%E5%90%88%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%85%AC%E5%B8%83/ 今日，ECCV 2018 COCO + Mapillary 联合挑战赛结果公布，来自国内的旷视科技、港中文 - 商汤联合实验室、北邮、滴滴等团队获得了这一挑战赛全部六大赛项的第一名。 当地时间 9 月 8 日，两年一度的欧洲计算机视觉顶级学术会议 ECCV 2018 在德国慕尼黑拉开帷幕。作为计算机视觉领域的三大顶会之一，ECCV 2018 受到了极大的关注 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E9%9B%B6%E5%94%AE%E9%80%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AF%BC%E8%B4%AD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 17:45:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%98%BF%E9%87%8C%E9%9B%B6%E5%94%AE%E9%80%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AF%BC%E8%B4%AD%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 零售通是阿里巴巴 B 类事业群针对线下零售店推出的解决方案，通过与品牌商、本地经销商紧密合作，为零售店提供品质好货，升级社区零售店的便民服务能力，肩负着“共建智能分销平台”和“让百万小店拥抱 DT 时代”的重要使命。在这种 B2b2c 新型的分销模式中，智能导购推荐不仅提供一站式 APP 进货方式，帮助小店主 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%86%B3%E8%B5%9B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%88%86%E4%BA%AB/ Mon, 14 Mar 2022 17:44:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E5%86%B3%E8%B5%9B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%88%86%E4%BA%AB/ 大赛官网： http://meizu.baiducloud.top/ps/web/index.html 初赛内容：从图片中识别四则运算式，算式可能包含数字0~9、运算符+-*、括号()。并且，算式的长度固定为5或7，包含三个数字，两个运算符，0或1对括号。下面是几个样例： (4*8)+8 (0-2)+5 2*8-7 要求参赛者给出每张图片中的算式和运算结果。 训练集共100,000张图片，并附带标签。测试集共2 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E9%86%92%E9%A6%96%E5%B8%AD%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%AE%B6%E5%BC%A0%E9%92%B9%E9%99%A2%E5%A3%AB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BC%98%E5%8A%BF%E4%B8%8E%E7%9F%AD%E6%9D%BF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%BA%E9%81%87%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E9%86%92%E9%A6%96%E5%B8%AD%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%AE%B6%E5%BC%A0%E9%92%B9%E9%99%A2%E5%A3%AB%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BC%98%E5%8A%BF%E4%B8%8E%E7%9F%AD%E6%9D%BF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%BA%E9%81%87%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98/ 前言 在首届世界智能大会上，深醒科技首席科学家、中国科学院院士张钹发表了题为《基于大数据的人工智能》演讲，分享了中美人工智能差异、深度学习成功的三大法宝、隐患与短板以及中国如何实现人工智能基础研究赶超欧美等话题的见解。 张钹院士简介 清华大学计算机系教授，中国科学院院士，深醒科技首席科 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E6%80%9D%E7%BB%B4/ Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%9A%84%E6%80%9D%E7%BB%B4/ 作者简介 张磊 机器学习爱好者 人工智能爱好者社区专栏作者 知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/c_184412713 个人网站：novasky.top GitHub： https://github.com/zlxy9892 17世纪莱布尼茨设想，能否创造一种通用科学语言，可以把推理的过程，象数学一样用公式进行计算。随着计算机诞生，自动化的普及 ，通用人工智能再次受到关注，什么样的方法可以实现AG https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ 转载自 datayx 公众号 过拟合，欠拟合 过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。 欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。 下面是直观解释： 《机器学习》–周志华 下面在那一个具体的例子： 如果我们 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8F%AD%E5%BC%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B9%8B%E8%B0%9C/ Mon, 14 Mar 2022 17:32:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8F%AD%E5%BC%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B9%8B%E8%B0%9C/ 王喆 今天我们着手来彻底解决一个许久以来悬而未决的问题，也至少有十几位专栏读者通过留言和私信的方式询问我这个问题，这个问题就是 YouTube深度学习推荐系统中模型serving的问题。 不了解YouTube深度学习推荐系统的同学可以回顾一下我之前的两篇专栏文章，以及YouTube的论 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%81%E9%A6%99%E5%9B%AD%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%90%86%E8%A7%A3%E9%97%AE%E9%A2%98/ Mon, 14 Mar 2022 17:26:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%B8%81%E9%A6%99%E5%9B%AD%E7%94%B5%E5%95%86%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%9A%84%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%90%86%E8%A7%A3%E9%97%AE%E9%A2%98/ 丁香园大数据 稿 今天我们来聊一聊大数据时代的电商搜索问题，随着电商的普及，越来越多人开始在网上购物，电商搜索的目的在于如何从海量的商品当中找到用户需要的商品。目前，绝大多数的商品召回和排序都是基于embedding，如何构建商品向量、如何解决搜索词与商品名称之间的语义鸿沟问题、如何 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%B7%9D%E8%A8%80%E5%B7%9D%E8%AF%AD%E7%94%A8%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E4%BB%BF%E7%89%B9%E6%9C%97%E6%99%AE%E7%9A%84%E8%AF%AD%E8%A8%80%E9%A3%8E%E6%A0%BC/ Mon, 14 Mar 2022 17:26:19 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%B7%9D%E8%A8%80%E5%B7%9D%E8%AF%AD%E7%94%A8%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E4%BB%BF%E7%89%B9%E6%9C%97%E6%99%AE%E7%9A%84%E8%AF%AD%E8%A8%80%E9%A3%8E%E6%A0%BC/ 为了获得更多民众的支持，美国总统演讲/发推时使用的语言通常都很「接地气」，而现任总统唐纳德·特朗普则更以「口无遮拦」著称。由于「推特狂魔」已经为我们准备了大量训练数据，现在，我们可以尝试一下如何使用循环神经网络来模仿总统特朗普的语言风格。 谁了解最好的词汇？ I know words. I have the best words. 在 2015 年 12 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4%E4%B8%8E%E7%95%85%E6%83%B3/ Mon, 14 Mar 2022 17:25:59 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E9%A2%84%E4%BC%B0%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%B8%8B%E7%9A%84%E7%AA%81%E7%A0%B4%E4%B8%8E%E7%95%85%E6%83%B3/ 胡可 坚强 张博等 美团技术团队 稿 导读：后深度学习时代下，技术迭代全面进入深水区，以提升模型复杂度为主体的广告预估模型优化已经不再奏效。美团到店广告质量预估团队紧密结合业务特点，发挥深度模型结构灵活多变的优势，实现了进一步破局。 本文先介绍了美团业务的LBS空间距离约束和长周期性两大挑战 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%B8%8D%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84/ Mon, 14 Mar 2022 17:25:20 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E4%BC%98%E7%A7%80%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%B8%8D%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84/ 前几天面试了一个C9应届硕士生，模式识别专业，连续问好几个专业问题都没能答上来。 尴尬之余，我问他：「你没有什么理想吗？你现在最渴望的事情是什么？」 他转悠着大眼睛，不假思索道：「将kaiming大大的Resnet扩展到10万层，把kitti,COCO数据库检测识别任务提升20个点以 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%A0%B7%E7%9A%84/ Mon, 14 Mar 2022 17:24:53 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%98%AF%E6%80%8E%E4%B9%88%E6%A0%B7%E7%9A%84/ 作者 | 薛欢 玉林 王新 转自 | 美团技术团队 AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%AF%BC%E8%88%AA/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E5%AF%BC%E8%88%AA/ 资源地址： https://github.com/howie6879/mlhub123 帮这个有心的同学推广下 欢迎给他pr star mlhub123 机器学习网站导航以及资源，欢迎PR提供资源： 网站： https://www.mlhub123.com/ 进微信群交流：备注mlhub进群 - mlhub Telegram群组： 欢迎加入，资源多多~ 导航 新闻资讯 Analytics Vidhya: 为数据科学专业人员提供基于社区的知识门户 Distill: 展示机器学习的最新文章 Google News: Google News Machine learning MIT News: Machine learning https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%BA%8C%E5%8D%87%E7%BA%A7%E7%89%88%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%BA%E5%8A%BF%E6%9D%A5%E8%A2%AD/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:24 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%BA%8C%E5%8D%87%E7%BA%A7%E7%89%88%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%BA%E5%8A%BF%E6%9D%A5%E8%A2%AD/ 今天我们要学习的模型是xDeepFM模型，论文地址为： https://arxiv.org/abs/1803.05170。 文中包含我个人的一些理解，如有不对的地方，欢迎大家指正！废话不多说，我们进入正题！ 1、引言 对于预测性的系统来说，特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中，挖掘交 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:21 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ 文章作者：杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源：记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 出品社区：DataFun 注：欢迎后台留言投稿「行知」专栏文章。 在深度学习大潮之后，搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢？强化学习在游戏等领域大放异彩，那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢？推荐 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A8%E5%AF%BC%E5%85%A8%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/ Mon, 14 Mar 2022 16:48:02 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%8E%A8%E5%AF%BC%E5%85%A8%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/ 反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络（多层感知器模型，MLP），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%83%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:49 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E4%B8%83%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。从本篇开始，我们就一起来探秘这些算法。这里，我们只是大体了解一 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%B4%9F%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E4%BA%BA%E7%BE%A4%E8%AE%A1%E6%95%B0%E6%96%B9%E6%B3%95/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%B4%9F%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84%E4%BA%BA%E7%BE%A4%E8%AE%A1%E6%95%B0%E6%96%B9%E6%B3%95/ SIGAI特约作者 cnns . 阿姆斯特丹大学在读博士 研究方向：深度学习，计算机视觉 人群计数监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益，例如，提高服务质量 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%85%AB%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:14 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%81%87%E4%B8%8A%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%8D%81%E5%85%AB%E6%8E%A2%E7%A7%98%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%B9%8B%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%85%B4%E8%B6%A3%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%B5%85%E6%9E%90%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 石晓文的学习日记 发表时间： 2018.06.26 阿里近几年公开的推荐领域算法有许多，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。 上一篇，我们介绍了MLR算法，通过分 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E4%BB%8E%E6%9C%AA%E5%A4%B1%E6%9C%9B%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%85%A8%E5%A5%97%E8%B5%84%E6%96%99%E6%94%BE%E5%87%BA%E9%99%84%E4%B8%8B%E8%BD%BD/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E4%BB%8E%E6%9C%AA%E5%A4%B1%E6%9C%9B%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%85%A8%E5%A5%97%E8%B5%84%E6%96%99%E6%94%BE%E5%87%BA%E9%99%84%E4%B8%8B%E8%BD%BD/ 吴恩达老师斯坦福CS230深度学习课程资源进行开放了，大家都知道吴恩达老师最出名的是他在coursera的机器学习课程，可以说让很多刚开始接触ml的小白入门该领域。 我个人本身也是在大二下学期由于学校一个创新项目的需求，学习吴恩达老师网易云课堂的机器学习课程，也记得ML从那个时候真 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:42:12 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/ 文章作者：马宇峰 阅文集团 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权 出品社区：DataFun 本文来自对论文：Applying Deep Learning To Airbnb Search 的解读。 内容大纲： 效果概览 模型演进 失败尝试 特征工程 系统介绍 一、效果概览 分为离线和在线俩部分。其中，一个重要指标是 NDCG 标准化文档累计增益，NDCG = DCG/IDCG 。 二、模 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%B8%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:35 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%AD%E5%90%84%E7%B1%BB%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%B8%8B/ Embedding 技术概览： 对其它 Embedding 技术不熟悉，可以看我的上一篇文章： 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（上） 1. Graph Embedding 简介 Word2Vec 和其衍生出的 Item2Vec 类模型是 Embedding 技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以 Item2Vec 在处理大量的网 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%A0%E8%8F%A1%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8B%E7%9A%84%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:33 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%A0%E8%8F%A1%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8B%E7%9A%84%E4%BA%AC%E4%B8%9C%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 分享嘉宾：张菡 京东 算法工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索主要经历四个阶段：召回、粗排、精排和重排，最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分：倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配，很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传统 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%84%9F%E5%8F%97%E9%87%8E%E7%9A%84%E6%80%BB%E7%BB%93/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:25 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E6%84%9F%E5%8F%97%E9%87%8E%E7%9A%84%E6%80%BB%E7%BB%93/ 感谢SIGAI特约作者：mileistone 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A6%82%E8%BF%B0/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:17 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A6%82%E8%BF%B0/ 数据降维问题 在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战，而且导致计算量大，此外还会面临维数灾难的问题（这一问题可以直观的理解成特征向量维数 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%9A%BE%E9%A2%98%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%A5%BD%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:09 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E9%9A%BE%E9%A2%98%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%81%9A%E5%A5%BD%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BA%BF%E4%B8%8A/ 这篇文章希望讨论的问题是深度学习 CTR 模型的线上 serving 问题。对于 CTR 模型的离线训练，很多同学已经非常熟悉，无论是 TensorFlow，PyTorch，还是传统一点的 Spark MLlib 都提供了比较成熟的离线并行训练环境。但 CTR 模型终究是要在线上环境使用的，如何将离线训练好的模型部署于线上的生产环境，进行线上 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E6%96%87%E6%9C%AB%E5%BD%A9%E8%9B%8B/ Mon, 14 Mar 2022 16:40:06 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E6%8E%A7%E7%B2%BE%E9%80%89%E9%81%93%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E5%88%86%E4%BA%AB%E6%96%87%E6%9C%AB%E5%BD%A9%E8%9B%8B/ 文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 问题 1 ：芝麻信用分的主要计算维度？ 主要维度 个人属性：职业类型、学历学籍等； 稳定性：手机稳定性、地址稳定性、账户活跃时长等； 资产状况：账户资产、有无住房、有无车辆； 消费能力：消费金额、消费层次、消费场景 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:47 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E7%82%B9%E8%AF%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8/ 背景 计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼，使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例，在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用，包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR（光学字 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B7%E6%8E%92%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ Mon, 14 Mar 2022 16:39:45 +0800 https://index.zshipu.com/geek/post/%E4%BA%92%E8%81%94%E7%BD%91/%E5%BC%82%E6%9E%84%E5%B9%BF%E5%91%8A%E6%B7%B7%E6%8E%92%E5%9C%A8%E7%BE%8E%E5%9B%A2%E5%88%B0%E5%BA%97%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5/ 美团技术团队 稿 导读：在LBS（Location Based Services, 基于位置的服务）距离约束下，候选较少制约了整个到店广告排序系统的潜力空间。本文介绍了我们从候选类型角度进行候选扩展，通过高性能的异构混排网络来应对性能的挑战，从而提升本地生活场景排序系统的潜能上限。希望能给从事相关方向的同学以启发