目录 word2vec 负采样 目标函数 反向梯度 层次softmax NPLM的目标函数和反向梯度 目标函数 反向梯度 GNN(图神经网络) deepwalk node2vec 附录 word2vec Word2Vec是一个可以将语言中的字词转换为低维.稠密.连续的向量表达(Vector Respresentations)的模型,其主要依赖的假设是Distributional Hypothesis(1954年由Harris提出分布假说,即上下文相似的词,其语义也相似:我的理解就是词的语义可以根…

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并…

推文<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>笔记 从17年5月份开始接触Graph Embedding,学术论文读了很多,但是一直不清楚这技术是否真的能应用于工业界? 最近导师转发给我一篇文章,名为<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>,眼界大开! 今天就阅读这篇推文,做一些摘录和笔记...侵删! 传送门:http://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

Graph Embedding是推荐系统.计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸:并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果. word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法,但二者都是建立在"序列"样本(比如句子.推荐列表)的基础上的.而在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构.典型的场景是由用户行为数据生成的物品全局关系图,以及加入更多…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口.在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似.商品详情页.购物车.订单和支付等.传统的itemCF.关联规则.simirank.swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中.在电商场景,计算商品和商品.用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simi…

我的回忆和有趣的故事 --- C/C++圣战篇 李维 (声明以下的这篇文章内容是我个人的回忆以及看法,没有任何特别的偏见,许多的事情是根据我的记忆以及从许多人的诉说中得知的,也许内容不是百分之百的正确,不过我想这些内容有一定的可信度到是可以保证的.). 一直想写一篇我个人在过去10多年来工作中经历的一些事情,以及看着一些我认为是伟大的工程师在这些日子中对于资讯界的贡献. 和Borland 的缘由 记得我在大学时第一个在PC上使用的软体便是SideKick,至今我仍然无法忘记这个让我津津乐道的软体…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

1. 动机 我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词).在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的.本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助.本文代码实现均基于 Pyth…

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个…

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).…

1.对词用独热编码进行表示的缺点 向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大,最后可能会造成维度灾难2.任意两个词之间都是孤立的,仅仅将词符号化,不包含任何语义信息,根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息,而这一点是致命的. 2.用向量代表词的好处 3.词嵌入的由来 在上文中提过,one-hot 表示法具有维度过大的缺点,那么现在将 vector 做一些改进: 1.将 vector 每一个元素由整形改为浮点型,变为整个实数范围的表示: 2.将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76827460?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=810517722894045184 这里是 王喆的机器学习笔记 的第二十四篇文章.最近互联网公司的秋招如火如荼的进行,我也收到过不少同学的关于面试和选择offer的咨询,因为在之前的专栏文章和一些回答中已经介绍过一些相关经验,这篇文章就做一个全面的总结. 本文将分三个部分: 机器学习算法工程师的能力结构:…

模型 基于搜索的提示系统 我们的系统用Pycee针对语法错误给出提示.然而,对于语法正确.结果错误的代码,我们需要另外的解决方式.因此,我们维护一些 (错误代码, 相应提示) 的数据,该数据可以由我们预先给定,也会在网站运行过程中请用户标注.当用户出现错误时,搜索与用户错误代码相似的已有错误代码,并给出相应提示. 为了计算代码之间的相似度,我们需要采用code embedding技术,即将一段代码编码为高维空间中的向量. CodeSearchNet 今年,GitHub和Weights&Biase…

BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识…

聊天机器人又被称为会话系统,已经成为一个热门话题,许多公司都在这上面的投入巨大,包括微软,Facebook,苹果(Siri),Google,微信,Slack.许多创业公司尝试通过多种方式来改变与消费者服务方式.许多公司希望开发对话机器人能够自然地和人进行交流,并且为了实现这个目标,很多公司声称使用了自然语言处理(NLP)和深度学习技术.但是很多时候对AI的夸大宣传,让人民很难分清事实和美好的想象. 接下来的是回顾在会话系统中使用的深度学习技术,了解现在的进展情况,哪些在近期是可能的,哪些是不可能…

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目.首先讲了下用户.广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已.平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题.因为Youtube深度学习推荐系统是基于Embedding做的,所以第二部分讲了下Embed…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法…

<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

之前的博客介绍了ODBC和JDBC.这次简单的介绍一下OLE DB.ODBC的总结不知道是没贴到博客上还是不在这个博客上,我再找找,没有的话我再补充到时候.好了.開始吧. 回想 之前呢介绍过了ODBC和JDBC主要的结构是一样的,也就是本质一致.都是是訪问数据库的一套统一的接口,是一系列的规范和对数据库訪问的API.差别仅仅是在于ODBC是由C++语言实现的而JDBC是有Java实现的,之所以出现JDBC是由于Java程序和C++的ODBC之间的通信不便. 能够说ODBC和JDBC二者之间的关系…

Introduction and related work 云数据中心对于虚拟技术是理想的创新地方. 可生存性虚拟网络映射(surviavable virtual network embedding SVNE),保证虚拟网络在所映射物理节点原件失效时能正常运行.通常有两种方法:防护机制和恢复机制. 先前的对于SVNE的研究完全等价对待节点和连接而忽略拓扑和控制路径的丢失几率,而假定物理SDN总能正常操作. 这篇文章研究注意拓扑行可生存性网络映射,深入考虑不同节点的重要性(虚拟控制器和虚拟交换机)…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

1:书籍下载方式: SQL Server2016从入门到实战 PDF 下载  链接:https://pan.baidu.com/s/1sWZjdud4RosPyg8sUBaqsQ 密码:8z7w 学习视频:https://pan.baidu.comjsjlclBYKtq (密码: pjeb ) 本书详细讲解了SQL Server 2016数据库的基本概念.安装和卸载.创建数据库.操作数据表和视图.T-SQL语言.数据查询.数据操作.存储过程.触发器.索引.游标.SQL函数.事务.性能优化等内容,…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…