推荐系统的主要目的是从海量物品库中高效检索用户最感兴趣的物品,既然是"海量",意味着用户基本不可能浏览完所有的物品,所以才需要推荐系统来辅助用户高效获取感兴趣的信息.同样也正是因为"海量",由于算力的限制,复杂模型也是很难直接遍历每个物品算出分数来排序.如今的推荐系统通常大致分为召回 (retrieval) 和排序 (ranking) 两个阶段,召回是从全量物品库中快速得到一个候选集合,通常是几百到几千,后面的排序模块则使用更复杂的模型对候选集排序得到 top-k…

最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用,得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势(比如RNN和CNN),我相信在IR的领域引入Deep Model也会取得很好的效果. IR的范围可能会很广,比如传统的Search Engine(query retrieves documents),Recommendation System(user retrieves items)或者Retrieval based Question Answe…

阅读文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35030348 参考文献:https://www.leiphone.com/news/201803/nlG3d4sZnRvgAqg9.html 阿里Tree-based Deep Match(TDM) 背景 工业界的技术发展也经历了几代的演进,从最初的基于统计的启发式规则方法,逐渐过渡到基于内积模型的向量检索方法.如何在匹配阶段的计算效率约束下引入更先进的复杂深度学习模型成为了下一代匹配技术发展的重要方向. 公式(1) I)第…

what has been done: This paper proposed a novel Deep Supervised Hashing method to learn a compact similarity-presevering binary code for the huge body of image data. Data sets:  CIFAR-10: 60,000 32*32 belonging to 10 mutually exclusively categories(6…

from: Dacheng Tao 悉尼大学 PROBLEM: time series retrieval: given the current multivariate time series segment, how to obtain its relevant time series segments in the historical data. Two challenging: 1. it requires a compact representation of the raw tim…

- 论文地址:https://arxiv.org/abs/1604.01325 contribution is twofold: (i) we leverage a ranking framework to learn convolution and projection weights that are used to build the region features; (ii) we employ a region proposal network to learn which regio…

一.基本环境 )     image = imagenet_utils.preprocess_input(image)     , ))             ]:                 r = {"label": label, "probability": float(prob)}                 data["predictions"].append(r)             # indicate that th…

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…