目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).…

Lukas Neumann——[ICCV2017]Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 方法概括 方法概述 该方法将文字检测和识别整合到一个端到端的网络中.检测使用YOLOv2+RPN,并利用双线性采样将文字区域统一为高度一致的变长…

一.介绍 CTR预估全称是Click Through Rate,就是展示给用户的广告或者商品,估计用户点击的概率.公司规模较大的时候,CTR直接影响的价值在数十亿美元的级别.广告支付一个非常流行的模型就是CPC(cost-per-click),就是按照用户的点击来付钱.那么准确的进行CTR预估,展现给用户他们最可能点击的广告就非常重要了. 传统的CTR预估模型需要大量的特征工程,耗时耗力:引入DNN之后,依靠神经网络强大的学习能力,可以一定程度上实现自动学习特征组合.但是DNN的缺点在于隐式的学…

[BZOJ1146][CTSC2008]网络管理Network Description M公司是一个非常庞大的跨国公司,在许多国家都设有它的下属分支机构或部门.为了让分布在世界各地的N个部门之间协同工作,公司搭建了一个连接整个公司的通信网络.该网络的结构由N个路由器和N-1条高速光缆组成.每个部门都有一个专属的路由器,部门局域网内的所有机器都联向这个路由器,然后再通过这个通信子网与其他部门进行通信联络.该网络结构保证网络中的任意两个路由器之间都存在一条直接或间接路径以进行通信. 高速光缆的数据传…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

[论文标题]Collaborative Memory Network for Recommendation Systems    (SIGIR'18) [论文作者]—Travis Ebesu (Santa Clara University).—Bin Shen (Google).—Yi Fang (Santa Clara University) [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 在现代网络平台上,推荐系统对于保持用户对个性化内容的关注起着至关…

十.总结与展望 1)Deep learning总结 深度学习是关于自动学习要建模的数据的潜在(隐含)分布的多层(复杂)表达的算法.换句话来说,深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征. 高层次特征,一是指该特征可以分级(层次)地依赖其他特征,例如:对于机器视觉,深度学习算法从原始图像去学习得到它的一个低层次表达,例如边缘检测器, 小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上再建立表达,例如这些低层次表达的线性或者非线性组合,然后重复这个过程,最后得到一个高层次的表达. Deep lea…

[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY…

Interpreting Advertiser Intent in Sponsored Search   主要内容是搜索广告的相关性预估模型,使用learning to rank的方法.亮点在于使用了用户query和广告关键词的自然搜索结果特征来训练相关性 预估模型.   背景: 相关性预估 -> 用户体验 + 收入,好的相关性有助于搜索引擎好的用户体验和长期持续的收入. 传统做法: 特征来源主要来自 query + 搜索广告,通过理解用户query和广告,来判断相关性. 本文研究表明挖掘客户意…

题目描述 M公司是一个非常庞大的跨国公司,在许多国家都设有它的下属分支机构或部门.为了让分布在世界各地的N个部门之间协同工作,公司搭建了一个连接整个公司的通信网络.该网络的结构由N个路由器和N-1条高速光缆组成.每个部门都有一个专属的路由器,部门局域网内的所有机器都联向这个路由器,然后再通过这个通信子网与其他部门进行通信联络.该网络结构保证网络中的任意两个路由器之间都存在一条直接或间接路径以进行通信. 高速光缆的数据传输速度非常快,以至于利用光缆传输的延迟时间可以忽略.但是由于路由器老化,在这些…