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Meta learning也经常被称为是learning to learn，也就是学习学习的方法。
假设你是2020年9月入学的研究生，那么，2023年6月是你的理论毕业时间，但你的实际毕业时间应该是2023年1月，因为从2023年2月第六学期开始的时候你就要...
摘要：本篇主要分享从理论到实战知识蒸馏。首先讲了下为什么要学习知识蒸馏。一切源于业务需求，BERT这种大而重的模型虽然效果好应用范围广，但是很难满足线上推理的...
摘要：本文是广告系列第二十篇，主要介绍了GPT系列模型的发展流程。首先介绍了NLP中超强但不秀的GPT模型。GPT属于典型的预训练+微调的两阶段模型，将Tran...
2020年Papers with Code 中最顶流的论文，代码和benchmark。
Lifelong learning终生学习，又名continuous learning，increment learning，never ending lear...
「 开始写这边总结的时候是三月，纽约成了疫情震中，看着新闻报道里的中央公园，中国城，第五大道，往事浮现，于是开始写这篇回顾。。陆陆续续一直没写完，转眼年底了，加...
摘要：本篇主要从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题。首先讲了下什么是样本不均衡现象以及可能带来的问题；然后重点从数据层面和模型层面讲解样本不均衡问题的解决...
EM算法到底是什么，公式推导怎么去理解？本文从调查学校学生的身高分布的案例为切入口讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法的概念以及核心idea，最后...
多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方...
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后...
如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互(historical interactions)和边信息(side in...
MMDetection是商汤和港中文大学联合开源的基于PyTorch的目标检测工具箱，支持Faster-RCNN，Mask-RCNN等主流目标检测框架。本文将详...
摘要：BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在。因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中。广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BER...
本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发，介绍基于Graph表示学习的一个Encoder-Decoder框架，该框架可以启发关于Graph表示...
摘要：本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。...
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/267375732
Spark是大数据分析的利器，在工作中用到spark的地方也比较多，这篇总结是希望能将自己使用spark的一些调优经验分享出来。
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/270898373
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