- 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间... 学习心得 （1）首先学习了经典推荐算法协同过滤的深度学习进化版本 NerualCF。相比于矩阵分解算法，NeuralCF 用一个多层的神经网络，替代了矩阵分解算法中简单的点积操作，让用户和物品隐向量之间...
- stanford基本上绝大部分课程主页都包含了完整的大纲、讲义、作业、Lab 甚至是视频的课程信息，非常适合自学，完整的课程列表及其网址：https://docs.google.com/spreadshe... stanford基本上绝大部分课程主页都包含了完整的大纲、讲义、作业、Lab 甚至是视频的课程信息，非常适合自学，完整的课程列表及其网址：https://docs.google.com/spreadshe...
- 学习总结 （1）GraphSAGE 的主要步骤是三步“采样 - 聚合 - 预测”： 采样是指在整体图数据上随机确定中心节点，采样 k 阶子图样本。聚合是指利用 GNN 把 k 阶子图样本聚合成中心节点... 学习总结 （1）GraphSAGE 的主要步骤是三步“采样 - 聚合 - 预测”： 采样是指在整体图数据上随机确定中心节点，采样 k 阶子图样本。聚合是指利用 GNN 把 k 阶子图样本聚合成中心节点...
- 学习总结 本次task学习深度学习模型系统的整体脉络，改进网络模型的常用手段：改变神经网络的复杂程度、改变特征交叉方式、把多种模型组合应用、结合交叉领域（如NLP、强化学习等）。整个深度学习推荐模型的演... 学习总结 本次task学习深度学习模型系统的整体脉络，改进网络模型的常用手段：改变神经网络的复杂程度、改变特征交叉方式、把多种模型组合应用、结合交叉领域（如NLP、强化学习等）。整个深度学习推荐模型的演...
- 简 介： 近年来，深度学习在交通安全、无人驾驶等领域被广泛研究与应用，而车辆检测作为其中不可或缺的一环，被人们所重点关注。本文基于YOLOV3 网络对其不同骨网进行了训练与分析，最终实现了对交通车辆... 简 介： 近年来，深度学习在交通安全、无人驾驶等领域被广泛研究与应用，而车辆检测作为其中不可或缺的一环，被人们所重点关注。本文基于YOLOV3 网络对其不同骨网进行了训练与分析，最终实现了对交通车辆...
- 为了让菜鸡的自己学习更有方向感，本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 （ps：本文既不是广告问也不是内推文！！！）。 文章目录 算法工程师的工作流程（王喆）一、不知哪个厂：二、联通研究院三、阿里巴巴... 为了让菜鸡的自己学习更有方向感，本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 （ps：本文既不是广告问也不是内推文！！！）。 文章目录 算法工程师的工作流程（王喆）一、不知哪个厂：二、联通研究院三、阿里巴巴...
- 学习总结 （1）这次task的模型看似没啥新东西（embedding+MLP），但是对于tensorflow不熟悉，还有需要注意特征处理：类别型特征 Embedding 化，数值型特征直接输入 MLP。... 学习总结 （1）这次task的模型看似没啥新东西（embedding+MLP），但是对于tensorflow不熟悉，还有需要注意特征处理：类别型特征 Embedding 化，数值型特征直接输入 MLP。...
- 背景介绍 这几年图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的，这些图神经网络即将节点或图映射到一个低维空间（称为图嵌入）；而除了GNN还有很多图嵌入方法（在GNN之前图嵌入的概念常出现在流行学... 背景介绍 这几年图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的，这些图神经网络即将节点或图映射到一个低维空间（称为图嵌入）；而除了GNN还有很多图嵌入方法（在GNN之前图嵌入的概念常出现在流行学...
- 学习总结 （1）上一个task我们提到用embedding召回，快速过滤商品，缩小候选集。但是embedding相似度如果都用余弦计算，当数据量很大时计算量很大。所以提出用【局部敏感哈希LSH】解决高维... 学习总结 （1）上一个task我们提到用embedding召回，快速过滤商品，缩小候选集。但是embedding相似度如果都用余弦计算，当数据量很大时计算量很大。所以提出用【局部敏感哈希LSH】解决高维...
- 学习总结 YouTube推荐架构=召回层（多，快）+排序层（少，精）。候选集生成模型：用了Embedding MLP，注意最后的多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。线上服务时，需要从输出层提... 学习总结 YouTube推荐架构=召回层（多，快）+排序层（少，精）。候选集生成模型：用了Embedding MLP，注意最后的多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。线上服务时，需要从输出层提...
- 学习总结 （1）本次task学习Embedding中的Deep Walk和Node2vec算法，和Embedding在推荐系统的三种应用：直接应用、预训练应用和End2End训练应用。 （2）Deep ... 学习总结 （1）本次task学习Embedding中的Deep Walk和Node2vec算法，和Embedding在推荐系统的三种应用：直接应用、预训练应用和End2End训练应用。 （2）Deep ...
- 学习心得 （1）Word2vec 的研究中提出的模型结构、目标函数、负采样方法、负采样中的目标函数在后续的研究中被重复使用并被屡次优化。掌握 Word2vec 中的每一个细节成了研究 Embedding... 学习心得 （1）Word2vec 的研究中提出的模型结构、目标函数、负采样方法、负采样中的目标函数在后续的研究中被重复使用并被屡次优化。掌握 Word2vec 中的每一个细节成了研究 Embedding...
- 这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。 文章目录 零、一个栗子的引入一、学习目标和要求1.学习目标2.课前要求 二、课程体系1.基础架构篇2.特征工程篇3.线... 这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。 文章目录 零、一个栗子的引入一、学习目标和要求1.学习目标2.课前要求 二、课程体系1.基础架构篇2.特征工程篇3.线...
- 这篇博文 记录 各种模型 预处理，后续会逐步扩展补充 该博文 – 属于 模型推理 和 模型部署领域 文章目录 pytorch 和 onnx 模型... 这篇博文 记录 各种模型 预处理，后续会逐步扩展补充 该博文 – 属于 模型推理 和 模型部署领域 文章目录 pytorch 和 onnx 模型...
- ReLU 函数，也就是max(x,0) ，是最常见的激活函数之一，然而它在 处的不可导通常也被视为一个“槽点”。为此，有诸多的光滑近似被提出，比如 SoftPlus、GeLU、Swish 等，不过这些光滑近似无一例外地至少都使用了指数运算 （SoftPlus 还用到了对数），从“精打细算”的角度来看，计算量还是不... ReLU 函数，也就是max(x,0) ，是最常见的激活函数之一，然而它在 处的不可导通常也被视为一个“槽点”。为此，有诸多的光滑近似被提出，比如 SoftPlus、GeLU、Swish 等，不过这些光滑近似无一例外地至少都使用了指数运算 （SoftPlus 还用到了对数），从“精打细算”的角度来看，计算量还是不...
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