Item Recommendation Models>探讨如何评估这些序列推荐模型。...大部分论文都用基于流行度采样的的方式去评估比较各个序列推荐模型，然而该论文发现这种评估方式是错的，和对不采样进行评估相差很大，所以使用流行度进行负采样和用全部item进行评估是否存在差异呢？...这篇论文就比较了当前比较“出众”的序列化模型在不同评估方式的区别，并给出结论。...01 实验配置 训练集测试集构造方式很简单，每个人都会有个交互序列，去掉后面两个，前面的序列用于训练，倒数第二个是预估，最后一个用于测试。...如果我们使用不同的负采样个数，评估排名变化又很大，如下图所示： 看到这里，是不是不相信任何一个号称自己是最强的序列推荐模型了？
任务拆解和评估 任务拆解和评估是一项需要非常细致、需要经验的活，通常一般由Team Leader来拆解、评估人天和指派人员。 有的人说你这是假敏捷。...- 工作量要自己评估任务，不需要Leader评估； - 工作量要用故事点，不要用人天； - 任务要自己认领，不需要用人指派。 你说的都对。但我们在实践中通常看其实际效果决定是否采用。...人天是结合了故事点和执行人员两种因素后，在时间上/工作量上的评估，更容易理解和也容易跟进。 Leader 需要承担项目整体快速推进的职责，需要能指派团队成员快速完成工作，指派工作这种做法非常高效。...任务拆解原则 我们的任务拆解有两个重要的原则 1）高价值优先原则 2）粒度不要超过3人天。 高价值任务优先拆解：拆解任务时，优先拆解高价值的任务。...本文小结 本文主要讲了我们在敏捷开发实践中的一些做法，包括 Team Leader 拆解任务、评估工作量和指派人员完成任务，我们认为这样做对于整个团队是最高效的、风险也是最小的；对于任务拆解，我们主要有两个大原则
简读分享 | 龙文韬 编辑 | 乔剑博 论文题目 TARNet: Task-Aware Reconstruction for Time-Series Transformer 论文摘要 时间序列数据包含时间顺序信息...最近，有人尝试利用这些顺序信息，首先通过重构随机屏蔽时间段的时间序列值来预训练时间序列模型，然后在同一数据集上进行任务微调，最终证明任务性能的提高。然而，这种学习范式将数据重构与最终任务分离开来。...作者认为，以这种方式学习的表征不受最终任务的影响，因此对于最终任务的表现来说可能是次优的。事实上，在不同的最终任务中，不同时间戳的重要性可能有显著差异。...该重建任务与结束任务在每个epoch交替训练，共享单个模型中的参数，允许通过重建学到的表征来提高最终任务的性能。...在数十个分类和回归数据集上的大量实验表明，TARNet在所有评估指标上的表现都明显优于最先进的基线模型。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539329
preface 本篇文章介绍一下目标检测中常用的一些评估准则，大家跑 yolo 的时候可能看着一堆输出不知道啥意思，希望这篇文章能够解决大家的疑惑，主要是翻译 GitHub 上的一个 repo，原文是英文写的...，链接在这里，写的挺不错，就翻译过来给英文不好的同学看看，另外还加了几个项目中没有提到的准则 不同的竞赛有不同的指标 PASCAL VOC Challenge 提供了 Matlab 脚本，以便评估检测到的目标的质量...Google Open Images Dataset V4 Competition 使用 500 个类的平均平均精度 (mAP) 来评估目标检测任务。...IOU 就是二者的重叠区域面积与二者并集面积之比，越接近1 说明定位效果越好 TP，FP，FN，TN 这四个是评估准则的一些基本概念: True Positive (TP): 一次正确的检测....Precision x Recall curve - PR曲线 PR 曲线是一种很好的评估目标检测器性能的方法，因为通过绘制每个目标类的曲线可以改变置信度。
本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。 时间序列定义 时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。...时间序列任务 学习时间序列都能做什么？为什么要做时序分析？ 时间序列的常见作用可以分类以下几种，其中预测和异常检测是比较常用的应用场景。...异常检测：用于查找时序数据中的异常数据点（称为异常值）或子序列的任务。 聚类：是将相似的时间序列聚合一起。 分类：将时间序列与预定义的类别对应。...分割：通过减少时间序列的维度，同时保留其基本特征来创建时间序列的准确近似的任务 时间序列构成 时间序列通常由以下三个组成部分构成。...不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列 以上图二为趋势，图三为季节性，图四为残差。
最近来自日本九州大学的几位学者调查了时间序列的数据增强技术及其在时间序列分类中的应用，在Arxiv上发表了一篇综述。...时间序列的转换通常可以分为三个领域：幅度域、时域和频域。幅度作主要变换沿变量或值轴变换时间序列。时域变换影响时间步长，频域变换扭曲频率。还有使用多个域的混合方法。...用于时间序列生成的神经网络最基本的应用是直接序列到序列网络，例如 LSTM 和时间 CNN。该技术对于自然语言处理 (NLP) 任务特别有用。...隆普雷等人使用带有序列到序列网络的反向翻译数据增强策略来完成问答任务。另一个例子是 WaveNet 的使用，这是一种使用扩张因果卷积的语音生成网络，已用于数据增强。...总结 该工作为我们对时间序列的数据增强方法进行了全面调查，并对各种时间序列进行了分类和概述。
随着生成性人工智能的发展和承担更复杂的任务，人类专家充当着关键的监督者，确保决策符合道德标准和社会价值观。 此外，人类和生成型人工智能之间的合作允许动态和自适应的决策过程。...当企业将越来越复杂的任务委托给生成型人工智能时，这些原则尤其重要。 由于人工智能模型的好坏取决于它们所提供的信息，IT领导者应该作为HITL框架的一部分仔细检查其神经网络的输入。
我们在具有挑战性的LAMBADA问答数据集上评估了我们的模型，并将其与使用注意力的最先进模型进行了比较。我们的模型达到了具有竞争力的精度，并且已经扩展到包含超过十万个元素的序列。...算法综合的目标是从给定的输入-输出实例中得到一个算法，这些输入-输出实例通常是作为序列给出的。由于需要处理无限长度的序列，算法任务尤其具有挑战性。...在序列算法任务方面，在各种可学习任务和更长的序列泛化方面，最佳架构是改进的NeuralGPU(FreivaldsandLiepins,2018) NeuralGPU(Kaiser and Sutskever...在解码阶段, 函数用于解码softmax概率预测,其中 是目标输出右移一个时间步,N是输出序列的长度; 任务id, 支持的任务总数。...我们重新组织了流行的简单问题数据集来揭示和评估检测不可见关系的问题。实验表明，本文方法要优于当前比较的一些方法。
原文链接： 面向序列建模的元多任务学习 - WeiYang Bloggodweiyang.com ? 这篇文章是知识分析课准备讲的论文，随便拿来看一看了，简单介绍一下吧，论文是复旦邱锡鹏老师组写的。...模型 任务介绍 本文主要在序列标注和文本分类两个任务上面做实验，而且是多任务的，序列标注包括NER和POS tagging，文本分类包括多个不同领域的文本分类。...输出层每个任务都是不共享的，和一般的模型一样，这里就不介绍了。最终的损失函数为所有任务的损失函数加权之和。 多任务模型的训练策略如下所示：首先随机选择一个任务。...然后从这个任务的数据集中随机选择一个mini-batch。然后用这个任务的mini-batch数据去训练并更新参数。不断重复以上三个过程。 这样就可以训练出一个适用于所有任务的多任务模型。...序列标注 序列标注任务是在三个数据集上面做的，两个是NER数据集，一个是POS tagging数据集，具体结果如下： ? 只能说比最基础的LSTM+CRF模型高了那么一丢丢吧。
在这种情况下，你可以使用多变量时间序列模型。多变量时间序列模型是经过调整的单变量时间序列模型，以整合外部变量。你也可以使用有监督的机器学习来完成这项任务。...这项任务一般被称为预测。 经典的时间序列模型 经典的时间序列模型是一个模型系列，传统上在许多预测领域被大量使用。它们在很大程度上是基于时间序列内部的时间变化，并且它们在单变量时间序列中运行良好。...这些模型一般只适用于时间序列，对其他类型的机器学习没有用。 监督学习模型 监督模型是用于许多机器学习任务的模型系列。...时间序列预测任务的最终成果将是只选择一个模型。这必须是为你的用例提供最佳结果的模型。在文章的这一部分，我们将一起学习如何在巨大的潜在模型列表中选择一个最合适当下任务的模型。...每个模型将使用100个分割的时间序列分割来建立和评估，其中训练规模最大为三个月，测试规模总是一天。
序列标注在SLU语义理解具有重要地位，主要用于语义槽的提取，便于机器理解用户query的语义。常见的序列标注方式有Jordan-RNN、BiLSTM-CRF等。...为提高序列标注的准确度，加入用户意图的识别任务。 阿里的这篇论文主要观点也是加入多任务，但并非用户意图分类的任务，而是分词和NER的任务。...分词任务（chunking）主要用于判别词语的边界、NER任务主要识别实体的类型（例如PERSON、LOCATION等），可以理解为分词任务纯是句法层面的任务（没有语义层面）、NER是底层的语义识别、上层的序列标注是更加细腻度的语义槽提取...三个任务加在一起的进行多任务训练的方式有很多种，具体如图1所示。...具体看一下slot的定义就知道了三个不同的任务分别做什么，如图2所示。 image.png 分词任务就是找词语边界，NER任务就是识别实体的类型，slot label就是识别更加细腻的语义槽定义。
Contextualized Emotion Recognition in Conversation as Sequence Tagging 本文是平安科技发表在ACL2020上的一篇论文，思路比较新颖，它将ERC任务看做序列标注任务...本在本文中，作者提出了一种将情感分类看作序列标注的模型。对于给定的会话，我们考虑附近的情感标签之间的关系，而不是独立地预测话语的情感标签，并一次性为整个会话选择全局最佳的标签序列。...本文的贡献 第一次将ERC任务建模为序列标记，并用CRF建模会话中的情感一致性。CRF层利用上文和下文的情感标签来联合解码整个对话的最佳标签序列。...CRF层 全局上下文编码器的输出gt和个人上下文编码器的输出st做一个拼接操作经过全连接层送入CRF层产生最终的预测，并选择选择最大分数的序列作为输出。 ?
条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理...本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。...linear-CRF第一个问题是评估，即给定 linear-CRF的条件概率分布P(y|x), 在给定输入序列x和输出序列y时，计算条件概率P(yi|x)和P(yi−1，yi|x)以及对应的期望....我们定义αi(yi|x)表示序列位置i的标记是yi时，在位置i之前的部分标记序列的非规范化概率。之所以是非规范化概率是因为我们不想加入一个不影响结果计算的规范化因子Z(x)在分母里面。 ...我们定义βi(yi|x)表示序列位置i的标记是yi时，在位置i之后的从i+1到n的部分标记序列的非规范化概率。
任务拆解和评估 任务拆解和评估是一项需要非常细致、需要经验的活，通常一般由Team Leader来拆解、评估人天和指派人员。 有的人说你这是假敏捷。...- 工作量要自己评估任务，不需要Leader评估； - 工作量要用故事点，不要用人天； - 任务要自己认领，不需要用人指派。 你说的都对。但我们在实践中通常看其实际效果决定是否采用。...人天是结合了故事点和执行人员两种因素后，在时间上/工作量上的评估，更容易理解和也容易跟进。...任务拆解原则 我们的任务拆解有两个重要的原则 1）高价值优先原则 2）粒度不要超过3人天。 高价值任务优先拆解：拆解任务时，优先拆解高价值的任务。...本文小结 本文主要讲了我们在敏捷开发实践中的一些做法，包括 Team Leader 拆解任务、评估工作量和指派人员完成任务，我们认为这样做对于整个团队是最高效的、风险也是最小的；对于任务拆解，我们主要有两个大原则
假设您的任务是训练ML模型，以将数据点分类为一定数量的预定义类。一旦完成分类模型的构建，下一个任务就是评估其性能。有许多指标可以帮助您根据用例进行操作。在此文章中，我们将尝试回答诸如何时使用？..., y_pred) r = calculate_recall(y, y_pred) return 2*p*r / (p+r) AUC-ROC AUC-ROC是用于二分类问题的非常常见的评估指标之一...Brier分数 当任务本质上是二元分类时，通常使用Brier分数。它只是实际值和预测值之间的平方差。对于N组样本，我们将其取平均值。...=0 for i, j in zip(y, y_pred): s += (j-i)**2 return s * (1/len(y)) 在本篇文章中，我们看到了一些流行的评估指标...，每个数据科学家在根据手头问题的性质评估机器学习分类模型时都必须牢记这些评估指标。
在 Corel PHOTO-PAINT 中，现在的"对象"泊坞窗提供了一个显示实时结果的不透明度滑块，使用户可以更轻松地调整对象不透明度并评估更改效果。...分享想法并提供反馈 直接从应用程序中提出有关 CorelDRAW Graphics Suite 的建议，然后其他用户可以对您的想法进行评估并提供反馈。您也可以查看其他人的建议并对其进行投票。
论文提出了一个解决文本生成任务的新方法。新方法将文本生成任务转换为序列标注任务，并且推断速度极快可以达到目前常用的序列到序列 (seq2seq) 模型的100倍，所以被命名为LaserTagger。...想解决的问题 序列到序列 (seq2seq) 模型是目前多种文本生成任务的首选，特别是结合预训练语言模型的使用，大大提升了文本生成的质量。...由此想到，可以将这些文本生成任务转变成文本序列标注任务。 首先对输入文本进行序列标注生成每个英文单词对应的编辑标签。编辑标签包括KEEP（保留单词）和DELETE（删除单词）两个基本标签。...第一步，找出输入和输出文本序列的最长公共子序列（longest common subsequence，LCS），将输出文本中不在LCS中的词组组成候选词组列表；第二步，根据词组在标注数据中出现的次数将候选词组排序...将文本生成转换为序列标注的思路要求输入和输出文本高度重叠，所以不是所有的文本生成任务都适用。 总的来说，这篇论文的思路很有启发性，实验设计的比较严谨，文章可读性也很好，推荐大家一读。
今天给大家介绍一篇加州大学伯克利分校研究人员发表在NeurlIPS2019上的一篇文章“Evaluating Protein Transfer Learning with TAPE”，本文提出了一种使用多任务基准来评估蛋白质嵌入模型性能的方法...为了促进这一领域的进展，作者引入了评估蛋白质嵌入的任务（TAPE），这是一组分布在蛋白质生物学不同领域的五个与生物学相关的半监督学习任务。...为了帮助回答这个问题，作者介绍了评估蛋白质嵌入（TAPE）的任务，这是系统评估蛋白质序列半监督学习的第一次尝试，TAPE首次去系统的评估蛋白质序列的半监督学习。...TAPE包括一组五个与生物学相关的有监督的任务，包括二级结构预测、接触预测、远程同源性预测、稳定性预测以及荧光性预测。这些任务评估了蛋白质嵌入方法在不同方面任务的表现。...长范围指的是相隔24个氨基酸以上 4.3远程同源检测（进化理解任务） 远程同源检测（如图3）是一个序列分类任务，每个输入蛋白质X被映射到一个标签y∈{1。.
在时间序列中应用表示学习的思路和CV、NLP中类似，以一些无监督任务预训练一个表示生成模型，再利用高模型在下游其他任务上进行finetune，借助良好的表示提升下游任务效果。...Instance-level的表示比较粗，很难有效应用到时间序列预测或异常检测这种需要更细粒度的时间序列片段表示的任务中。...对于时间序列分类任务，使用maxpooling获取时间序列instance-level的表示，使用SVM作为分类器，与其他表示学习效果进行对比，TS2Vec在时间序列分类问题上相比其他表示学习方法效果对比如下...等多个SOTA时间序列预测模型： 对于异常检测任务，目标是预测时间序列最后一个点是否异常，文中对于时间序列的最后一个点进行mask前后的表示计算距离，距离超过一定阈值即判定为异常。...时间序列异常检测的效果如下： 7 总结 表示学习是深度学习中研究热点之一，时间序列表示学习借鉴其在CV和NLP领域的应用，也逐渐成为研究热点，并且大幅提升了时间序列各项任务上的效果。
用法如下，-J 后面的内容会被直接用作 JVM 参数： sbt -J-Xmx1g 另外，我们也可以通过 -D 设置 JVM 的系统属性，值得欣喜的是，sbt.bat 脚本也是支持 -D 参数的： sbt...-Dprop=value 自动触发任务 在 SBT 任务名前加上 ~ ，则当有文件变化时则会自动触发该任务，例如我们在 Play 开发时，可以这样启动项目： sbt ~run 当我们修改了某些文件时，...监测任务执行时间 当我们发现执行 sbt run 启动项目后，浏览器界面久久刷新不出来，这时我们就需要知道时间到底耗在哪儿了？...执行如下命令则会打印各个任务的执行时间： sbt -Dsbt.task.timings=true clean run 如果是Windows的话需要在参数两边加引号： sbt "-Dsbt.task.timings...] Loading settings from gpg.sbt,idea.sbt ...
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