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主流CTR预估模型的演化及对比

特征工程深度学习神经网络学习方法 ide

学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。

2019-07-17

1K0

从 one-hot 到 BERT，带你一步步理解 BERT

css 机器学习深度学习人工智能神经网络

NLP：自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。而自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP一枝独秀，本文将为大家层层剖析bert。

2019-07-08

1.6K0

用 NumPy 写一个RNN、LSTM

机器学习深度学习人工智能 numpy

尽管 NumPy 不能利用 GPU 的并行计算能力，但利用它可以清晰了解底层的数值计算过程，这也许就是为什么 CS231n 等课程最开始都要求使用 NumPy手动实现深度网络的原因吧。

2019-05-29

1.3K0

《神经网络》中文字幕版（2.5 感知器的局限性）

神经网络机器学习深度学习

《Neutral Network for Machine Learning》（机器学习中的神经网络）系列课程，是深度学习大神 Geoffrey Hinton 毕生所学之作，也是他目前唯一一门的公开课。 Hinton 何许人？之前介绍过，他是深度学习的开山祖师，三大巨头（另2位巨头是 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio，其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是 Hinton 的学生！）。金庸小说里常见的桥段是，主角偶然的机会，

2018-04-08

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深度学习祖师 Hinton 亲自授权 | 《神经网络》中文字幕版

深度学习神经网络

Geoffrey Hinton，可能未必所有人都听过，但他创立的门派——深度学习，却无人不知，点开本文的高傲的你，也许就是、或者即将成为，他的徒孙。 Geoffrey Hinton，将反向传播BP用于多层神经网络、发明了玻尔兹曼机（Boltzmann machine），深度学习领域的开山祖师、三大巨头之首。 PS：另2位巨头是Yann LeCun和Yoshua Bengio，其中Yann LeCun是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是Hinton的学生！他还有

2018-04-08

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机器学习/深度学习代码速查：6大工具库 &27种神经网络图览

机器学习深度学习神经网络

Kailash Ahirwar，Mate Lab 联合创始人，Github的一位资深作者，也是一位活雷锋，近日在其Github个人主页上发表了一个机器学习/深度学习的代码速查表，包括： Keras Numpy Scipy Pandas Scikit-learn Matplotlib 五大工具库常用代码，以及 Neural Networks Zoo——27种神经网络图概览。可以说极大方便了学习者的代码查找。附上网址：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheet

2018-04-04

1.7K0

懂点硬件 | AlphaGo、图像搜索、街景......背后都有它的影子：TPU

机器学习 processing 神经网络深度学习人工智能

去年，谷歌曾在I/O开发者大会上透露了一款名为TPU的芯片，全称Tensor Processing Unit 张量处理器，是不是有点眼熟？（谷歌推出的机器学习框架叫tensorflow）。这款谷歌自己研发的处理器，也是专门用于提高机器学习的运算效率。但是自打去年I/O开发者大会以来，谷歌并没有公开任务细节，直到上周。上周，谷歌发表了一篇论文《In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing UnitTM》，详细披露了TPU的细节，这篇

2018-04-04

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浅谈机器学习、量化投资与 TensorFlow

机器学习 tensorflow 人工智能开源深度学习

随着再度升级的AlphaGo战胜了柯洁大魔王，最近很多金融媒体又在热烈的讨论将人工智能运用到量化投资领域，小密圈和QQ群里也有很多朋友对此很好奇。其实在80年代的时候，华尔街就已经将人工智能技术运用到投资上去了。最新技术第一应用场景肯定是金融投资领域。最近一直在思考，怎么才能给没有任何基础的人，深入浅出的讲解清楚人工智能？当然想要完全理解后面的原理，肯定是需要投入很多时间，至少是硕士课程一个学期的学习量。我希望能可以让大家对人工智能有个大致的概念，知道它可以做什么，实现的逻辑是什么，又有哪些局限，

2018-03-28

1.3K0

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