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标签: Embedding 共 25 个结果.
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 ....
star2017
1年前
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推荐系统中的Embedding
本次讨论的问题目录有: 什么是Embedding? 推荐系统为什么需要Embedding? 推荐系统代码中如何用数据生成Embedding? 推荐系统代码中的Embedding技术…
star2017
1年前
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苏永浩:Embedding 技术在商业搜索与推荐场景的实践
[图片] 》分享嘉宾:苏永浩 58同城 资深算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 从C端视角来看,58商业将Embedding作为广告的一种理解方式,使我们精确理解C端用户意图,同时理解B端推广提供的能力,使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文 ....
star2017
1年前
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Embedding 从入门到专家必读的十篇论文
作者: [链接] [链接] 今天我们不分析论文,而是总结一下 Embedding 方法的学习路径,这也是我三四年前从接触 word2vec,到在推荐系统中应用 Embedding,再到现在逐渐从传统的 sequence embedding 过渡到 graph embedding 的过程,因此该论文列 ....
star2017
1年前
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Embedding 在深度推荐系统中的 3 大应用方向
作为深度学习推荐系统模型和 CTR 模型中不可或缺的“基本操作”,如何强调 Embedding 技术的重要性都是不为过的。 这篇文章中,我们将 Embedding 技术单独抽取出来进行讲解。介绍在深度学习推荐系统中,Embedding 主要的三个应用方向: 在深度学习网络中作为 Embedding ....
star2017
1年前
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Embedding 技术在推荐系统中的实践总结
作者:minwxwang,腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中,embedding 无处不在,从一定意义上可以说,把 embedding 做好了,整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此,本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践,力图达到娱人娱己的目的。 什么是 em ....
star2017
1年前
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网易严选 | "全能选手"—Embedding 召回表征算法实践
[图片] 分享嘉宾:潘胜一 网易严选 算法专家 ,严选人工智能部搜索推荐负责人。团队负责的业务包括搜索、推荐、内外部广告、用户模型等。 编辑整理:许建军 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文主要分享 '全能选手' 召回表征算法实践。首先简单介绍下业务背景: 网易严选人工智能部,主要有三个方 ....
star2017
1年前
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使用嵌入来做个性化的搜索推荐:来自 Airbnb
作者:Mihajlo Grbovic 编译:ronghuaiyang 英文原文:https://medium.com/airbnb-engineering/listing-embeddings-for-similar-listing-recommendations-and-real-time-per ....
star2017
1年前
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网易 | 向量体系 (Embedding) 在严选的落地实践
严选技术团队 向量化在业界的运用越来越广,近期也有许多文章分享过相关的主题。严选于 18 年下半年开始探索向量化在搜索推荐场景中的运用,从最开始基于商品召回用户的任务到后续的搜索召回、搜索个性化排序、搜索底纹、搜索发现词、搜索建议词、跨类目推荐、推荐召回、多兴趣召回、通用排序、端智能重排等等,我们不 ....
star2017
1年前
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即刻技术 | 推荐系统 Embedding 向量召回在即刻的工程实践
即刻首页的动态广场是一个发现好玩圈子和有趣即友的地方。如何让每一个用户都能在上面看到自己感兴趣的内容,是即刻推荐团队一直以来努力的目标。 去年我们分享了一篇技术文章,介绍如何在线上服务中使用 Spark MLlib,解决了排序模型的线上 serving 问题。过去这一年,即刻推荐系统完成了从 Spa ....
star2017
1年前
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推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法
张俊林 导读: 推荐或者 CTR 预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量 ID 类特征带来的。对于 DNN 排序系统,是否能够找到好的特征 Embedding 表达方式,对于系统效果是至关重 ....
star2017
1年前
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腾讯技术工程 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
作者:minwxwang,腾讯 PCG 应用研究员 当前主流的推荐系统中,embedding 无处不在,从一定意义上可以说,把 embedding 做好了,整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此,本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践,力图达到娱人娱己的目的。 什么是 em ....
star2017
1年前
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什么时候值得去使用上下文嵌入 (Embedding)?
作者:Viktor Karlsson 编译:ronghuaiyang 导读: 使用来自 BERT 的上下文嵌入是很昂贵的,而且并不是所有的情况下都能带来价值,我们来看看在什么情况下是值得使用的。 使用最先进的模型,如 BERT,或它的任何后代,不适合资源有限或预算受限的研究者或实践者。仅仅是一个预训 ....
star2017
1年前
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万物皆 Embedding,从经典的 word2vec 到深度学习基本操作 item2vec
这里是 王喆的机器学习笔记 的第四篇文章,之前我们一起讨论了阿里的 DIN,YouTube 的深度学习推荐系统,本来今天想再分享另一篇科技巨头的业界前沿文章,Airbnb 的 Embedding 方法 但因为文章中涉及 word2vec 的技术细节,为了保证一些初学者的知识是自洽的,我还是想在此之前 ....
star2017
1年前
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Hulu 在 Content Embedding 的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:江云胜@Hulu 编辑整理:许晏铭 出品平台:DataFunTalk 导读: Hulu 是美国领先的互联网视频流媒体平台,拥有大量的电影、电视剧等视频资源,对这些内容的理解和表示是 Hulu 的一个重要研究方向。Content Embedding 技术将内容表示为向量,以利于后续 ....
star2017
1年前
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深度学习中不得不学的 Graph Embedding 方法
王喆 之前已经有无数同学让我介绍一下 Graph Embedding,我想主要有两个原因: 一是因为 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; 二是因为已经有很多大厂将 Graph Em ....
star2017
1年前
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腾讯技术 | 用万字长文聊一聊 Embedding 技术
作者:qfan,腾讯 WXG 应用研究员 随着深度学习在工业届不断火热,Embedding 技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding 作为深度学习的热门研究方向,经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要系统总结了现在主流的 Em ....
star2017
1年前
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从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第八篇文章,今天我们聊一聊 KDD 2018 的 Best Paper,Airbnb 的一篇极具工程实践价值的文章 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 。 相 ....
star2017
1年前
6695
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Embedding 在腾讯应用宝的推荐实践
作者:carloslin,腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛,关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法,其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 ....
star2017
1年前
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深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(下)
Embedding 技术概览: [图片] 对其它 Embedding 技术不熟悉,可以看我的上一篇文章: 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(上) 1. Graph Embedding 简介 Word2Vec 和其衍生出的 Item2Vec 类模型是 Embedding 技术的基 ....
star2017
1年前
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