序列推荐(transformer)

目录 Attention演进(RNN&LSTM&GRU&Seq2Seq + Attention机制) LSTM GRU Seq2Seq + Attention机制 Attention机制(self-attention) 变种之Memory-based Attention 变种之Soft/Hard Attention 变种之self-attention Scaled Dot-Product Attention Multi-Head Attention 序列建模有哪些经典论文? SDM…

推荐系统论文之序列推荐：KERL

KERL: A Knowledge-Guided Reinforcement Learning Modelfor Sequential Recommendation 摘要 ‍时序推荐是基于用户的顺序行为,对未来的行为进行预测的任务.目前的工作利用深度学习技术的优势,取得了很好的效果.但是这些工作仅专注于所推荐商品的局部收益,并未考虑该商品对于序列长期的影响. 强化学习(RL)通过最大化长期回报为这一问题提供了一个可能的解决方案.但是,在时推荐场景中,用户与商品交互的稀疏性,动态性增加了强化学习的…

BERT总结：最先进的NLP预训练技术

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf…

[Attention Is All You Need]论文笔记

主流的序列到序列模型都是基于含有encoder和decoder的复杂的循环或者卷积网络.而性能最好的模型在encoder和decoder之间加了attentnion机制.本文提出一种新的网络结构,摒弃了循环和卷积网络,仅基于attention机制. self-attention是一种attention机制,它是在单个序列中计算每个位置与其他不同位置关系从而计算序列.Transformer是第一个完全依靠self-attention机制来计算输入和输出表示. 模型架构 encoder 编码…

一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库 RxJava，相当好

https://github.com/ReactiveX/RxJava https://github.com/ReactiveX/RxAndroid RX (Reactive Extensions,响应式扩展编程)系列包含的组件包括:RxJava, RxAndroid, Retrofit, RxBinding, RxLifecycle, RxBus. 全由Square公司提供. RxBinding:RxBinding就是把发布--订阅的模式用在了android控件的点击,文本变化上.…

【译】图解Transformer

目录从宏观上看Transformer 把张量画出来开始编码! 从宏观上看自注意力自注意力的细节自注意力的矩阵计算 "多头"自注意力用位置编码表示序列的顺序残差解码器最后的线性和Softmax层损失函数下一步本文翻译自Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制.在这篇文章中,我们将着眼于Transformer--一个利用注意力来提高模型训练速度的模型.Transformer在特…

三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

目录三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

Transformer模型总结

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了大数据文摘 1月8日大数据文摘与百度NLP联合出品编译:张驰…

Attention机制在深度学习推荐算法中的应用(转载)

AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实…

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效…

深度学习中的序列模型演变及学习笔记（含RNN/LSTM/GRU/Seq2Seq/Attention机制）

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

牛亚男：基于多Domain多任务学习框架和Transformer，搭建快精排模型

导读: 本文主要介绍了快手的精排模型实践,包括快手的推荐系统,以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索,全文围绕以下几大方面展开: 快手推荐系统 CTR模型--PPNet 多domain多任务学习框架短期行为序列建模长期行为序列建模千亿特征,万亿参数模型总结和展望 -- 01 快手推荐系统快手的推荐系统类似于一个信息检索范式,只不过没有用户显示query.结构为数据漏斗,候选集有百亿量级的短视频,在召回层,会召回万级的视频给粗排打分,再选取数百个短视频,给精排模型打分,最后会有数十个短…

【转载、推荐】不要自称是程序员，我十多年的 IT 职场总结

注评:一气读完后,有些和我的观点类似.这篇文章显然是外国老写的,但是不妨碍我们的跨国交流. 如果我可以给每个工程教育增加一门课,它不会涉及编译器.门电路或是时间复杂度,而是一门介绍行业现实的入门课,因为没人教过这些,所以我们遭受了很多不必要的痛苦和折磨.希望本文可以成为年轻工程师职业生涯的自述文档( RAEDME.txt).目的是填补“现实世界”运作方式与教育之间的空白,并让你快乐起来.我从“一个还算聪明,但是不自信.毫无商业经验的工程师”, 耗费了十年多的时间,经受了很多的苦难,才总结出这些…

Spatial Transformer Networks(空间变换神经网络)

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观…

Jbrowse安装和序列、bam、vcf配置

最近做了一个关于基因开发的项目,要求最终输出的文件可以在专门的基因浏览器上边显示,类似统计图的东西.废话不说上图(表示表达不出来0.0)! 先说下Jbrowse这个东西吧,一句话:一个简单的,便携式依靠javascript的基因组浏览器.没用过觉得挺高大上的,难度挺高.实际上用过之后觉得也就是那回事,没多少难度,很容易上手.因为我是在虚拟机上边访问,用的是linux系统,所以这里我以linux为版本简述一遍: 1.安装与其说是安装我还是觉得下载比较好.为什么?实际上也就是下载一个文件,文件夹里…

Linux运维之道（大量经典案例、问题分析，运维案头书，红帽推荐）

Linux运维之道(大量经典案例.问题分析,运维案头书,红帽推荐) 丁明一编 ISBN 978-7-121-21877-4 2014年1月出版定价:69.00元 448页 16开编辑推荐 1.<Linux运维之道>从运维工作的实际需求出发,全面讲解相关的技术.经典案例,以及常见问题的解决方案. 2.作者丁明一具有丰富的实践及教学经验,且非常认真,本书是其呕心沥血之作,不仅内容精益求精,代码的编排作者也花了一些心思,可见其缜密. 3.本书得到了多位业内专家的强烈推荐,包括红帽大中华区考…

Python数据类型之“文本序列(Text Sequence)”

Python中的文本序列类型 Python中的文本数据由str对象或字符串进行处理. 1.字符串字符串是Unicode码值的不可变序列.字符串字面量有多种形式: 单引号:'允许嵌入"双"引号' 双引号:"允许嵌入'单'引号" 三引号:'''三个单引号''', """三个双引号""" 说明: a) 三引号的字符串可以跨越多行,所关联的空格将包含在字符串文字中: b) 字符串也可以使用str构建函数从其他对象…

资料推荐--Google Java编码规范

之前已经推荐过Google的Java编码规范英文版了: http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/javaguide.html 虽然这篇文章的英文很简单,但是最近发现有人翻译了这篇文章,所以专门写一篇文章推荐一下: http://hawstein.com/posts/google-java-style.html 同时为了避免原始文章丢失,所以转了一下: 作者:Hawstein出处:http://hawstein.com/posts/goo…

Python基础：序列（字符串）

一.概述字符串类似于C中的字符数组(功能上更像C++中的string),它是由一个个字符组成的序列.与C/C++不同的是,Python中没有字符这个类型,而是用长度为1的字符串来表示字符的概念. 二.分类 Python中的字符串共有2种:ASCII字符串(str)和 Unicode字符串(unicode).每一种字符串又可以进一步划分:根据对转义字符处理方式的不同,分为常规字符串和原始字符串:根据字符串是否跨行,分为单行字符串和跨行字符串.每一个字符串的字面值既可以包…

【等待事件】序列等待事件总结（enq: SQ - contention、row cache lock、DFS lock handle和enq: SV - contention）

[等待事件]序列等待事件总结(enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV - contention) 1 BLOG文档结构图 2 前言部分 2.1 导读和注意事项各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 序列等待事件总结 ② enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV…

【python cookbook】【数据结构与算法】16.筛选序列中的元素

问题:提取出序列中的值或者根据某些标准对序列做删减解决方案:列表推导式.生成器表达式.使用内建的filter()函数 1.列表推导式方法:存在一个潜在的缺点,如果输入数据非常大可能会产生一个庞大的结果,考虑到该问题,建议选择生成器表达式 # Examples of different ways to filter data mylist = [1, 4, -5, 10, -7, 2, 3, -1] print('mylist=',mylist) # 使用列表推导式 pos = [n for n…

时序列数据库武斗大会之 OpenTSDB 篇

[编者按] 刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融.通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术.曾参与翻译过<第一本Docker书>.<GitHub入门与实践>.<Web应用安全权威指南>.<WEB+DB PRESS>.<Software Design>等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人.本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行…

时序列数据库武斗大会之TSDB名录 Part 2

FFmpeg YUV视频序列编码为视频

上一篇已经写了如何配置好开发环境,这次就先小试牛刀,来个视频的编码.搞视频处理的朋友肯定比较熟悉YUV视频序列,很多测试库提供的视频数据都是YUV视频序列,我们这里就用用YUV视频序列来做视频.关于YUV视频序列,我就不多讲了,可以看书学习,通常的视频序列都是YUV420格式的. 步骤也就那几步,添加视频流,打开编码器,开辟相应的内存空间,然后就可以打开YUV序列逐帧写入数据了,so easy!记得最后要做好文件的关闭和内存的释放,因为FFmpeg是c风格的(不知道新版本是否是c++风格的),这…