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Deep Learning

DNPG:Decomposable Neural Paraphrase Generation

leihao阅读(38)评论(0)

复述生成进行建模,强调word、phrase级别可以代表领域信息,sentence级别代表“全局”信息,其实就是对“意图”和“实体”进行显式建模。下面是一个例子: 模型流程 通过不同的encoder和decoder对不同粒度进行生成 更好的...

Deep Learning

Wide&Deep/DeepFM/NIM/NIEM

leihao阅读(1677)评论(0)

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型 Wide&Deep 在推荐的场景中,最重要的行为数据是点击(下载/购买)数据,传统的Wide类型的特征可以对确定性的推荐很好的建模, 如果考虑到多样性,就需要对稀疏数据和"没有直接...

Machine comprehension

机器阅读理解

leihao阅读(2039)评论(0)

终于还是入坑了,时间有限,能刷几篇是几篇... 机器阅读理解任务的语料一般是一个三元组: \(\{(P_n,Q_n,a_n)\}_n^N\) 其中,P为段落,Q为问题,a为答案.连起来就是:在给定问题Q,在可能存在答案的段落P中找到答案a,...

CNN

DSSM/CDSSM

leihao阅读(4494)评论(0)

两个老文章,对搜索文本分模型影响很大. DSSM 其中 \(W_1\) 是hash策略,不是要学的参数,特别的地方就是hash策略.文章通过hash进行降维,本质上还是bag of words模型.最大化有点击的样本的概率. CDSSM 想...

GAN

MaskGAN

leihao阅读(1154)评论(0)

  通过"填空"的方式,避免了explosure bias,同时防止了数据稀疏导致的model dropping 算是开conditional GAN之先河 作用到generator局部的损失函数.(如果一个句子只有最后一个字生成...

GAN

RankGAN

leihao阅读(2108)评论(0)

这个模型不一样的地方在于,将原来的Discriminator从二分类模型变为一个排序模型,也就是一个Leaning to Rank的问题.所以模型的两个神经网络为:一个generator和一个ranker. ranker 整体的架构和Seq...

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