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用深度学习（DNN）构建推荐系统 - Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精读

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

Paper Reading:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 发表时间:2016 发表作者:(Google)Paul Covington, Jay Adams, Emre Sargin 发表刊物/会议:RecSys 论文链接:论文链接 这篇论文是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9 月的RecSys会议.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了…

Deep Neural Networks for YouTube Recommendations YouTube的经典推荐框架

https://zhuanlan.zhihu.com/p/52169807 王喆大佬的讲解…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第四周：深层神经网络(Deep Neural Networks)-课程笔记

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 4.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 有一些函数,只有非常深的神经网络能学会,而更浅的模型则办不到. 对于给定的问题很难去提前预测到底需要多深的神经网络,所以先去尝试逻辑回归,尝试一层然后两层隐含层, 然后把隐含层的数量看做是另一个可以自由选择大小的超参数,然后再保留交叉验证数据上 评估,或者用开发集来评估. 一些符号注意: 用 L 表示层数,上图5hidden layers :…

深度神经网络多任务学习(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)

https://cloud.tencent.com/developer/article/1118159 http://ruder.io/multi-task/ https://arxiv.org/abs/1706.05098 两种深度学习 MTL 方法 1.Hard 参数共享 在实际应用中,通常通过在所有任务之间共享隐藏层,同时保留几个特定任务的输出层来实现. 共享 Hard 参数大大降低了过拟合的风险.这很直观:我们同时学习的工作越多,我们的模型找到一个含有所有任务的表征就越困难,而过拟合我们…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第二周：(Basics of Neural Network programming)-课程笔记

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…

DLRS(深度学习应用于推荐系统论文汇总--2017年8月整理)

Recommender Systems with Deep Learning Alessandro:ADAAlessandro Suglia, Claudio Greco, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro:A Deep Architecture for Content-based Recommendations Exploiting Recurrent Neural Networks. UMAP 2…

DLRS(近三年深度学习应用于推荐系统论文汇总)

Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Systems for Enterprise Knowledge Workers – Authors: C Verma, M Hart, S Bhatkar, A Parker (2016) Multi-modal learning for video recommendation based on mobile…

[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…