Huang, Po-Sen, et al. "Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data." Proceedings of the 22nd ACM international conference on Conference on information & knowledge management. ACM, 2013. 该网络把两个不同的输入映射到相同的语义…

前言引用 [2] DSDNet Deep Structured self-Driving Network Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun (ECCV 2020) 从这里我们进入了比较正式的期刊论文(我其实挺喜欢NVIDIA的写作风格类似于报告 但是比较易懂 让我们下次看看这篇吧)正式所以摘要很少 hhh 摘要 万事从摘要开始: In this paper, we propos…

Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015  摘要:本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像.我们的方法利用 Laplacian pyramid framework 的框架,从粗到细的方式,利用 CNN 的级联来产生图像.在金字塔的每一层,都用一个 GAN,我们的方法可以产生更高分辨率的图像.    引言:在计算…

Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务(即:行人属性和场景属性)和行人检测相结合,以语义信息协助进行行人检测.先来看一下大致的检测结果(TA-CNN为本文检测结果): 可以看出,由于有了属性信息的协助,其行人检测的精确度有了较大的提升.具体网络架构如下图所示: 首先从各个数据集上进行行人数据集的收集和整理,即:从Caltech上收集行人正样本和负样本,然后从其他数据集上收集 ha…

[论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Nataly Brukhim,Amir Globerson [论文链接]Paper (13-pages // Single column) [摘要] 许多机器学习问题需要多维标签的预测.这种结构化预测模型可以从标签之间的依赖关系建模中获益.最近,已有研究提出了几种结构预测的深度学习方法.在…

论文地址:深度噪声抑制模型的性能优化 引用格式:Chee J, Braun S, Gopal V, et al. Performance optimizations on deep noise suppression models[J]. arXiv preprint arXiv:2110.0437…

$RSS(f)=\sum_i^N \left(y_i-f(x_i)\right)^2$ 当数据量足够大时,数据存在相同$x_i$,不同$y_{il},l=1\cdots t$ 则得到的f即为条件均值$E(y|X=x)$的无偏估计 任意的一个$\hat{f}$都可以是一个特定的解,所以有无限多个解 其中会有有些解在训练集上表现不错,而在测试集上表现不好 为了得到可行的解,需要加上一些限制 对函数f的限制,比如linear regression限制函数为线性的;KNN限制为在某邻居区域内,函数为常数…

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的…

0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型,因其结构简单,在推荐系统中应用广泛:下面仅以召回.粗排两个阶段的应用举例,具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻,力求自身和大家都能有所收获. 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Dataexample:DSSM召回模型 原始的DSSM是在搜索CT…

导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果…