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推荐系统之矩阵分解模型

推荐系统编程算法机器学习神经网络深度学习

最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用，总结了获取各类item2vec的方法，推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一，虽已在推荐领域摸爬滚打了十几年，但至今仍旧在工业界的推荐场景中扮演着重要的角色，本文就对推荐系统中的矩阵分解进行简单的介绍，为后续几篇介绍推荐系统中的Embedding技术做铺垫。

2020-04-24

1.4K0

NLP界最强特征提取器--Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

前面介绍NLP领域词向量技术的时候提到了目前最炙手可热的语言模型BERT，而BERT之所以能取得这样的瞩目成就，离不开其采用的超强特征提取器Transformer。

2020-04-24

4.8K0

词向量(2)--从ELMo到Bert

机器学习神经网络深度学习人工智能

其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的

2020-04-24

1.5K0

吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo

深度学习 NLP 服务神经网络迁移学习机器学习

"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"

2018-09-12

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