深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称 DNN）是深度学习的基础，而要理解 DNN，首先我们要理解 DNN 模型，下面我们就对 DNN 的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 [图片]

导读 在当前这个移动互联网时代，各种信息内容爆炸，面对海量数据，用户希望在有限的时间和空间内，找到自己感兴趣的内容，这就是推荐需要解决的问题。接下来主要讲解新闻推荐的算法原理。 01.新闻推荐算法架构 新闻算法的核心主要分为两个阶段：召回阶段（retrieval）和排序阶段（ranking）。之所以 ....

导语 | 看点信息流每天为亿级用户提供海量实时推荐服务，除了大并发/低延迟/高性能等传统架构挑战以外，还有哪些推荐系统特有的架构挑战难题，又是如何解决的？本文是对腾讯看点独立端推荐研发中心总监——彭默在云 ＋社区沙龙 online 的分享整理，希望与大家一同交流。 一、看点信息流 [图片] 在 QQ ....

Part.1 马蜂窝推荐系统架构 马蜂窝推荐系统主要由召回（Match）、排序（Rank）、重排序（Rerank）几个部分组成，整体架构图如下： [图片] 在召回阶段，系统会从海量的内容库筛选出符合用户偏好的候选集（百级、千级）；排序阶段在此基础上，基于特定的优化目标（如点击率）对候选集内容进行更加 ....

原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/58508137 作者： 青烟雨后 前言 在实际项目或者刷竞赛的时候，经常会遇到训练数据非常大导致一些算法实际上不能操作的问题。比如在广告行业中，因为 DSP 的请求数据量特别大，一个星期的数据往往有上百 G，这种级别的数据在训练的时 ....

阿里妹导读：35 岁左右对工程师而言是个不同寻常的年龄段。技术人有可能面临人生中的转型：从纯技术岗转向管理岗。也将面临诸多新的挑战，关于组建团队、领导以及 KPI 设置等。本文将讲述阿里资深技术 leader 张荣从去年 1 月底接手 CRO 线 NLP 算法团队以来，在团队组建、能力建设、以及管理 ....

[图片] 作者 | 李文哲（人工智能、知识图谱领域专家） 来源 | 贪心科技 导读： 从一开始的 Google 搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对 ....

添加微信：julyedufu77，回复 “ 7 ”，领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！！ 本文目录： 问题 8：介绍下 bert 位置编码和 transformer 的区别，哪个好，为什么？ 问题 9：sigmod 函数的缺点，为什么会产生梯度消失？不是以 0 为中心的话，为什么 ....

[图片] 文章作者：刘发帅、周建斌 58 同城 内容来源：公众号“58 技术” 导读： 本文在明确“推荐系统个体多样性优化”主题后，由整体架构出发，清楚阐述了在召回层、规则层、多样性层的优化细节。在 MMR 和 DPP 算法部分既有原理也有实践，最后用图表方式展示出了效果对比，并且结合自身业务特点做 ....

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 现在网上介绍 gbdt 算法的文章并不算少，但总体看下来，千篇一律的多，能直达精髓的少，有条理性的就更稀少了。我希望通过此篇文章，能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在。如果仍不清楚可以在文后留言。 1、如何在不改 ....

分享嘉宾： 张杨，B 站资深开发工程师 整理出品： AICUG 人工智能社区 https://img.6aiq.com/bilibili_flink.mp4 导读 : 整个机器学习的过程，从数据上报，到特征计算，到模型训练，再到线上部署，最终效果评估，整个流程非常冗长，在 b 站，多个团队都会搭建自 ....

因为 seq2seq 模型在语法纠错上存在缺陷，微软亚洲研究院的自然语言计算团队近日提出了流畅度提升学习和推断机制，用于改善 seq2seq 模型的语法纠错性能。实验表明，改进后的模型取得了当前最佳性能，并首次在两个基准上都达到了人类水平。 用于语法纠错（GEC）的序列到序列（seq2seq）模型（ ....

引言 PageRank 是 Sergey Brin 与 Larry Page 于 1998 年在 WWW7 会议上提出来的，用来解决链接分析中网页排名的问题。在衡量一个网页的排名，直觉告诉我们： 当一个网页被更多网页所链接时，其排名会越靠前； 排名高的网页应具有更大的表决权，即当一个网页被排名高的网 ....

微软研究院 AI 头条 编者按：个性化新闻推荐是新闻行业必然的发展方向，在其实现过程中面临着三个关键问题，即分析用户兴趣、根据新闻内容建模和新闻排序。本文将这三个问题划归为新闻信息与用户兴趣的多样性问题，并由此出发，提出了基于多视角学习和个性化注意力机制的解决方案，相关论文发表在 IJCAI 201 ....

转载自： 有赞技术团队博客 一、前言 这篇主要由五个部分来组成： 首先是有赞的实时平台架构。 其次是在调研阶段我们为什么选择了 Flink。在这个部分，主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。 第三个就是比较重点的内容， ....