背景 延迟转化应该是很多 cvr 预估场景都会遇到的问题，这个也是用户的行为有很大的关心，本身用户的深层行为是 […]
首先，DSSM：在这里特指双塔模型；FM自不必说。 训练部署 大家都懂再来啰嗦下双塔和FM在做召回时，线上的部 […]
下面这个一段文字也是我在一个社区的网站看到的，介绍了一点资讯在mtl上的优化，比较在意的就是在loss权衡，毕 […]
作者：铁心核桃 链接：https://www.zhihu.com/question/448924025/ans […]
OGD 基本概念 OGD ( online gradient descent ) 是传统梯度下降的 onlin […]
在线学习想要解决的问题 在线学习 ( OnlineLearning ) 代表了一系列机器学习算法，特点是每来一 […]
问题：Youtube为什么要用这个巨大的softmax多分类来建模，而不是用p(w|user,video)的二 […]
在看一个大佬向量的解释时候提到召回中的向量的解耦，看完之后有所感触，回想 DSSM 中的实现，跟这描述似乎完全 […]
这篇文章主要介绍周国睿大佬的新工作：CAN: Revisiting Feature Co-Action for […]
新业务线上现在有很多种召回策略，在线和离线都有，使用深度召回期望能召回与用户更相关并且感兴趣的物品。这几天页研 […]
引言 关于faiss的使用也是在使用embedding相似度召回的时候接触到，的确是一个高效的计算相似度的方案 […]
引子 大名鼎鼎的NLP论文《all in attention》诠释了attention的厉害。attentio […]
ID类特征在很多应用场景下都会遇到，电商里面的物品id，信息流里面资讯id,用户的id等等。id 类特征可以直 […]
最近在看一些图像去重的一些方法，网上一搜就会看到phash、dhash和ahash等基于哈希方法的去重算法，这 […]
百度的Familia提供了工业界主题向量的应用，现在应该很多的工业界项目中会应用到，也取得不错的效果。官方的文 […]
在前面两篇文章中，我们用一个框架梳理了各大优化算法，并且指出了以Adam为代表的自适应学习率优化算法可能存在的 […]
在上篇文章中，我们用一个框架来回顾了主流的深度学习优化算法。可以看到，一代又一代的研究者们为了我们能炼（xun […]
机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是： 拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就 […]
