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2022年3月4日

摘要：参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24337627 有研究表明深度模型具有较大的信息参数冗余。因此我们可以通过一定的技术方法对复杂的模型进行去冗余压缩。现有的压缩方法主要可以下四类：浅层网络：通过设计一个更浅（层数较少）结构更紧凑的网络来实现对复杂模型效果的阅读全文

posted @ 2022-03-04 17:55 blcblc 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

NLP材料的一些笔记

摘要：前几天断更了，现在根据阅读的材料进行一些补充。模型驱动 + 数据驱动 = 自然语言表示学习 sentiment classification entity extraction translation topic modeling 深度学习 = 表示学习 + 浅层学习分布式表示：压缩、低维、稠密阅读全文

posted @ 2022-03-04 17:18 blcblc 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

软性注意力和硬性注意力

摘要：注意力机制中的软和硬注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式，每次只关注与当前任务最相关的源域信息，使得信息的索取更为高效。注意力机制已在语言模型、图像标注等诸多领域取得了突破进展。注意力机制可分为软和硬两类：软性注意力（Soft Attention）机制是指阅读全文

posted @ 2022-03-04 16:49 blcblc 阅读(1050) 评论(0) 推荐(0)

2022年2月28日

关于带团队的一些文章

摘要：参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/NUhfzxGaOJx_pSvYAT-pnQ 阅读全文

posted @ 2022-02-28 17:06 blcblc 阅读(45) 评论(0) 推荐(0)

2022年2月27日

关于推荐算法中的曝光偏差问题

摘要：参考这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 阅读全文

posted @ 2022-02-27 22:25 blcblc 阅读(525) 评论(0) 推荐(0)

2022年2月25日

faiss/milvus/catboost的材料做一下记录

摘要： faiss： https://zhuanlan.zhihu.com/p/266589272 milvus： https://gitee.com/milvus-io/milvus catboost： https://zhuanlan.zhihu.com/p/102540344 阅读全文

posted @ 2022-02-25 19:49 blcblc 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)

2022年2月24日

HNSW算法的理解

该文被密码保护。阅读全文

posted @ 2022-02-24 20:23 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

KNN算法/HNSW算法

摘要：高维稀疏数据进行快速相似查找，可以采用learning to hash,但高维稠密数据查找则采用annoy learning to hash 参考： https://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/70245284《海量数据相似查找系列1 -- M 阅读全文

posted @ 2022-02-24 17:30 blcblc 阅读(1488) 评论(0) 推荐(0)

双塔DNN召回模型/DSSM算法

摘要：参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128988454 《谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93257390 《向量化召回在360信息流广告的实践》先是第一篇： h 阅读全文

posted @ 2022-02-24 16:25 blcblc 阅读(1497) 评论(0) 推荐(0)

baidu搜索广告的召回系统

摘要：参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/146210155 《百度凤巢新一代广告召回系统——“莫比乌斯”》从上面的训练流程图可以大致归结为如下几步：（1）首先从点击日志中加载一个batch的数据（2）利用这一个batch的数据构建两个集合，即query集合和广阅读全文

posted @ 2022-02-24 15:07 blcblc 阅读(458) 评论(0) 推荐(0)

笨鸟居士的博客

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