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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    阿里巴巴提出基于异构内容流的动态排序模型,提升用户点击和购买率

    作者 高子喆等 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年7月12日 1

    本文中,我们的目标是解决商品搜索引擎和内容搜索引擎中异构数据排序的问题,给用户推荐丰富的个性化的内容流。我们把算法分成了两部分:1)异构内容流类型排序,即决定每个坑位展示何种类型的内容流,文章、视频还是商品列表;2)同构的内容流内容排序,第二个步骤使用广为人知的DSSM模型,在这个内容流类型下,对内容流的内容进行排序,选择相似度最高的内容插入。

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    阿里巴巴推出DeepInsight平台:可视化理解深度神经网络CTR预估模型

    作者 郭霖等 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年7月11日

    由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉,良好的可视化可以有效的帮助人们理解深度神经网络,并进行有效的评估、优化和调节。而可视化的前提是对模型进行相关数据透出,从而进行可视化分析评估,最终使得神经网络从“黑盒”向“白盒”过渡。针对这些挑战,阿里巴巴团队搭建了一个面向工业级大规模深度学习应用的可视化分析平台—DeepInsight。

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    李飞飞团队最新提出OpenTag模型:减少人工标注,自动提取产品属性值

    作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年6月27日

    今天给大家带来的是李飞飞团队最新提出的OpenTag模型论文的解读。OpenTag是目前第一个端到端的开放式属性值提取框架,从建模、推断和学习三个方面解决了现实生活中属性值提取面临的挑战。

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如何应对机器学习模型的一致性风险?

作者 Pete Warden 关注 0 他的粉丝 ,译者 无明 关注 1 他的粉丝   发布于  2018年3月27日

如何机器学习模型一致性是目前的一个大难题,现在开源社区和初创公司已经在致力解决这个问题。

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大规模机器学习的编程技术、计算模型以及Xgboost和MXNet案例

作者 陈华清 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月25日

工业届常有一些大规模机器学习的场景,本文从并行计算编程技术、并行计算模型和并行计算案例给大家分享一些大规模机器学习相关的知识,希望大家能有所收获。

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深度学习利器:TensorFlow与NLP模型

作者 武维 关注 5 他的粉丝 发布于  2017年8月14日

本文作者将主要结合 TensorFlow 平台,讲解 TensorFlow 词向量生成模型(Vector Representations of Words);使用 RNN、LSTM 模型进行语言预测;以及 TensorFlow 自动翻译模型。

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专访360王占一:如何通过深度学习实现对应用流量识别

作者 薛梁 关注 1 他的粉丝 发布于  2016年5月26日

在网络的入口处对应用程序的识别是非常重要的,无论是网络安全产品,还是专业的流量分析引擎,应用流量的准确识别不但可洞悉整个网络的运行情况,而且可针对具体需求做用户行为的准确管控,这在一定程度上既可保证业务流的高效运行,也可预防由于内网中毒引起的断网事件。

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