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标签: 算法 共 641 个结果.
反向传播算法推导 - 全连接神经网络
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。算法名称中的“误差”是指损失 ....
star2017
1年前
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视频 | 信息流推荐技术在凤凰网的业务实践
[图片] 2 月 15 日(周六)晚 19 点,DataFun 邀请来自凤凰网的技术总监马迪老师分享了“信息流推荐技术在凤凰网的业务实践”。本次分享介绍了过去一段时间凤凰网算法团队在资讯信息流推荐上,更贴近业务的一些经验。 来源: DataFunTalk 内容摘要 作为资讯阅读的用户产品,我们一直在 ....
star2017
1年前
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LinkedIn 招聘推荐系统中的机器学习的威力
作者:Jesus Rodriguez 编译:ronghuaiyang 导读: 这篇文章介绍了机器学习推荐系统在 LinkedIn 招聘系统中的应用,大家可以重点关注不同业务场景中推荐系统所关注的业务指标。 [图片] LinkedIn 是市场上最受欢迎的招聘平台之一。每天,世界各地的招聘人员都依赖 L ....
star2017
1年前
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【杉枫】推荐引擎异步架构设计
作者: 探索互联网 如果一味追求实时设计,对于线上并发量大的业务来说,瓶颈点是很多的,一个是 IO 消耗时间、一个是存储消耗时间、一个是计算消耗时间。实际情况并不是一个方面的问题,而是三个方面交织在一起。 [图片] IO 消耗时间,包含数据读取,读取数据量大,量大 IO 就会消耗时间长。做了很多优化 ....
star2017
1年前
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Lucene 6 数值索引以及空间索引方案
要解决的问题 范围查询 在一个二维平面上,有很多点,给定一个矩形,怎么快速的将落在矩形中的点找出来? 这个问题还可以推广到任意维度,一维就是区间查询,三维就是在长方体内部。 近邻查询 离我最近的餐馆有哪些? 这个问题可以抽象成二维空间中,要找出距离某个点最近的点的集合。 一维的场景 这个场景非常简单 ....
star2017
1年前
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多目标排序模型在腾讯 QQ 看点推荐系统中的应用实践
作者:zhongzhao,腾讯 PCG 应用研究员 在推荐系统中,最常用的排序模型是以用户点击为目标的 CTR 预估模型,它没有考虑用户点击后的消费深度,也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得 CTR 以外的更多收益,QQ 看点团队在深度学习框架下,对推荐系统中的多目标建模做了一 ....
star2017
1年前
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详解 Transformer (Attention Is All You Need)
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 ....
star2017
1年前
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阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路
[图片] 背景 搜索引擎是电商平台成交链路的核心环节,搜索引擎的高可用直接影响成交效率。闲鱼搜索引擎作为闲鱼关键系统,复杂度和系统体量都非常高,再加上闲鱼所有导购场景都依靠搜索赋能,搜索服务的稳定可靠成为了闲鱼大部分业务场景可用能力的衡量标准;如何保障搜索服务的稳定和高可用成为了极大的挑战。 闲鱼搜 ....
star2017
1年前
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解读:滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现
文章作者:Dustinsea Alibaba 编辑整理:Hoh 内容来源:作者授权 出品社区:DataFun 导读: 最近看了一篇比较有意思的文章,关于滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现,在这里记录下。 ▌产品 [图片] 图:滴滴“猜你去哪儿”产品形态 从产品的角度,滴滴“猜你去哪儿”是在用户打开滴滴 ....
star2017
1年前
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AIQ - deeplearning.ai 全套吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源在线阅读
[链接] 深度学习笔记目录 第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) [链接] 1.1 欢迎(Welcome) 1.2 什么是神经网络?(What is a Neural Network) 1.3 神经网络的监督学习(Supervised L ....
star2017
1年前
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[NAACL19] 一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器
韦阳 华东师范大学 计算机科学与技术硕士在读 原文链接: Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsersgodweiyang.com[图片] 为了看懂论文里的策略梯度,又去把强化学习看了一遍。。。 论文地址: Better, ....
star2017
1年前
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不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标?
这里是[「王喆的机器学习笔记」]的第十九篇文章,这篇文章要谈的是推荐系统的优化目标 的问题。作为一名算法工程师来讲,最关心的往往是模型的创新、技术的演进。笔者在最开始工作的几年,也经历过这样的阶段,执着的追求于应用最新的技术,追踪最新的 paper,更新最新的机器学习工具。这样持续学习的精神对于技术 ....
star2017
1年前
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计算广告论文及资料 && 推荐系统论文及资料 && 基于 Spark 的 CTR 模型资料
计算广告论文及资料列表 GitHub repo: wzhe06/Ad-papersgithub.com[图片] 推荐系统论文及资料列表 GitHub repo: wzhe06/Reco-papersgithub.com[图片] 基于 Spark 的 CTR 模型(LR,Random Forest,G ....
star2017
1年前
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爱奇艺短视频软色情识别技术解析
原文: 爱奇艺产品技术团队 随着 UGC 内容爆发式增长,信息流产品占领越来越多的用户时间。爱奇艺作为国内领先的互联网视频媒体,承担了正确引导用户价值观的社会责任。所以识别和屏蔽低俗内容、做好风险内容控制、净化短视频生态是一项非常值得重视的工作。下面我们从技术的角度,以“软色情识别”为例,介绍爱奇艺 ....
star2017
1年前
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AIQ - 从损失函数的角度详解机器学习算法之逻辑回归
源 | 机器学习算法全栈工程师 ID:Jeemy110 作者:章华燕 逻辑回归详解 分类是监督学习的一个核心问题,在监督学习中,当输出变量 Y 取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题。这时,输入变量 X 可以是离散的,也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(cl ....
star2017
1年前
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干货篇 | 观远数据:可解释机器学习原理及应用
分享嘉宾: 周远,观远数据联合创始人,首席科学家 整理出品: 张劲,AICUG 人工智能社区 PPT 下载:http://www.aicug.cn/#/docs https://img.6aiq.com/0b78puaawaaadaaasz2335qfa7odbn6qacya.f10002.mp4 ....
star2017
1年前
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BERT, ELMo, & GPT-2: 这些上下文相关的表示到底有多上下文化?
作者:Kawin Ethayarajh 编译:ronghuaiyang 原文: 英文原文:https://kawine.github.io/blog/nlp/2020/02/03/contextual.html 导读: 具有上下文信息的词表示到底有多大程度的上下文化?这里给出了定量的分析。 将上下文 ....
star2017
1年前
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深度长文:中文分词的十年回顾
[图片] _本文作者:上海交通大学赵海、蔡登,清华大学黄昌宁,香港城市大学揭春雨 _ 转载请联系原作者 本文回顾了中文分词在 2007-2017 十年间的技术进展,尤其是自深度学习渗透到自然语言处理以来的主要工作。我们的基本结论是,中文分词的监督机器学习方法在从非神经网络方法到神经网络方法的迁移中尚 ....
star2017
1年前
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我们该如何学习机器学习中的数学
数学在机器学习中非常重要,不论是在算法上理解模型代码,还是在工程上构建系统,数学都必不可少。通常离开学校后很难有机会静下心学习数学知识,因此我们最好能通过阅读小组或读书会等形式营造环境,并专注学习那些在实践中常常需要用到的数学知识。 数学达到什么水平才可以开始机器学习?人们并不清楚,尤其是那些在校期 ....
star2017
1年前
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机器学习中如何处理不平衡数据?
准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是:你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后,准确率达到了 96.2%! ....
star2017
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