1. 前言 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？ 为了解决这个矛盾， 推荐系
转载 目录 动机 大纲 一、Inductive learning v.s. Transductive learning 二、概述 三、算法细节 3.1 节点 Embedding 生成(即：前向传播)算法 3.2 采样 (SAmple) 算法 3.3 聚合器 (Aggregator) 架构 3.4 参数学习 四、后话 Reference 动机 本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSA
文章目录 前言摘要1、Introduction3、Embeddingless Model2、Experiments总结 前言 论文名：Neural Machine Translation without Embeddings 论文作者：Uri Shaham et.al. 机构： School of Computer Science, Tel Aviv University(以色列特拉维夫大学计算机科学学院) Fac
ELMO、BERT、GPT 背景 机器是如何理解我们的文字的呢？最早的技术是1-of-N encoding，把每一个词汇表示成一个向量，每一个向量都只有一个地方为1，其他地方为0。但是这么做词汇之间的关联没有考虑，因为不同词之间的距离都是一样的。 所以，接下来有了word class的概念，举例说dog、cat和
embedding：用一个数值向量表示一个对象的方法，主要用以表示对象之间的关系 重要性： 1.将高维稀疏特征转为低维稠密特征。 2.融合大量有价值的信息，表达能力强。 以下为word2vector的模型结构（输入词的 one-hot编码，拟合该词的muti-hot编码,利用反向传播，激活函数是softmax，其中输入到隐藏
微软2016年提出的DeepCrossing 是经典的Embedding+MLP结构。 Embedding + MLP 模型结构 微软把DeepCrossing用于广告推荐这个业务场景上。DeepCrossing从下到上可以分为5层，分别是Feature层、Embedding层、Stacking层、MLP层和Scoring层。 Feature层 feature 层也叫输入特征
第一周 1.1 Why RNN 因为牛逼； 在语言识别，音乐生成，情绪分类，DNA序列分析，机器翻译，视频活动识别，实体命名识别等领域有出色表现 1.2 数学符号 x一个序列，有x1,x2,..., Tx代表长度，词的one-hot表示法 1.3 RNN 标准NN问题： 1）不同case的 输入，输出长度会变，NN处理不了
embeddings =tf.nn.embedding_lookup(feature_embeddings, feat_index) # None * F * K 输入1：张量feature_embeddings维度为F*K输入2：张量feat_index维度为None * F输出： tf.nn.embedding_lookup()的维度为None * F * K 参考 ChenglongChen/tensorflow-DeepFM
实体嵌入 英文是Entity Embedding。我们希望深度学习能够处理结构化数据。在处理类别特征时，常用办法包括独热编码、顺序编码等。在NLP任务处理中，词和文章的表示都得益于嵌入。我们同样可以将这个思想在结构化数据领域加以运用。 原理 假设
embedding 后续再补 读入txt文件: 有制表符\t的话 使用readlines() ??? 我也不知道怎么办 要不你split(’\t’)试试?.. 画loss图： 注意里面的acc和val_acc要改成accuracy val_accuracy 添加链接描述
ALBERT 前言embedding参数因式分解参数共享SOP instead of NSP结论其他压缩方法 前言 当前的趋势是预训练模型越大，效果越好，但是受限算力，需要对模型进行瘦身。这里的ALBERT字如其名（A lite BERT)，就是为了给BERT瘦身，减少模型参数，降低内存占用和训练时间（待思考）。 embedding参
歌词生成相较于普通文本生成，需要配合特定的乐曲，并演唱。因而要求，每句歌词演唱的长度正好合拍，即不同曲子，每句歌词的字符个数是要受限制于乐曲。 本文暂不考虑曲配词问题，只是将问题抽象为，在已知歌词每句的字数时，如何生成一个文本，满足字数格式。歌词的押韵没有古诗那么严格，但押韵的歌
专栏网络嵌入（network embedding） 写文章 网络嵌入（network embedding） 关于网络表示学习方向的一些论文笔记。 陌上疏影凉 · 16 篇内容 推荐文章 【论文笔记】RGCN 论文：Robust Graph Convolutional Networks Against Adver
一言以蔽之，DeepWalk是在graph上，通过随机游走来产生一段定长的结点序列，并将其通过word2vec的方式获得各个结点的embedding的算法。 DeepWalk一共涉及以下几个内容： 随机游走的一些知识 DeepWalk如何做随机游走 Word2Vec的一种训练方式 DeepWalk 使用图中节点与节点的共现关系来学
命名实体识别 (NER) 是语义理解中的一个重要课题。NER就像自然语言领域的“目标检测”。找到文档D 中的名词实体还不够，许多情况下，我们需要了解这个名词是表示地点（location），人名（Person）还是组织（Organization），等等：上图是NER输出一个句子后标记名词的示例。在神经网络出现之前，几乎所有NE
[Graph Embedding] SDNE原理介绍及举例说明 俊俊 推荐算法工程师一枚 本人微信公众号为“推荐算法学习笔记”，定期推出经典推荐算法文章，欢迎关注。 本文主要介绍的是Graph Embedding算法SDNE。原始paper名称为《Structural Deep Network Embedding》一. 需
微信看一看推荐系统——RALM模型详解 被包养的程序猿丶 哈尔滨工业大学 信息与通信工程硕士 10 人赞同了该文章 一、创新点 1、通过构建Attention Merge Layer提升用户表征的有效性 2、通过Global-Attention和Local-Attention提升种子用户表征的鲁棒性和自
[深度模型] 阿里MIND网络：天猫首页是怎么给用户做多兴趣embedding的 俊俊 推荐算法工程师一枚 关注 116 人赞同了该文章 本人微信公众号为“推荐算法学习笔记”，定期推出经典推荐算法文章，欢迎关注。 一. 概述我们知道推荐系统一般有两个重要阶段，召回和精
[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读0x00 摘要0x01 论文概要1.1 概括1.2 文章信息1.3 核心观点1.4 名词解释0x02 解读思路2.1 Memorization 和 Generalization2.1.1 Memorization2.1.2 Generalization2.2 发展脉络0x03 DNN3.1
一、背景 对于阿里巴巴的用户行为数据：有两个指标对广告CTR预测准确率有重大影响。 1、多样性（Diversity）：一个用户可以对很多不同品类的东西感兴趣； 2、局部兴趣（Local activation）：对于用户兴趣的多样性，只有一部分历史数据会影响到当次推荐的物品是否被点击，并非所有。 例子： Diversity体
问题 在写MR代码输出query对应embedding向量时，出现了每个part中最后一个query对应的embedding维度输出不全的问题，但是part中其他embedding维度都是全的，在本地测试也没有问题。 原因分析 以上说明预测embedding的代码本身是没有问题的，MR框架本身也没有问题。 问题原因在于，用户进程
是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～ 前言 前文介绍了一种普适性比较强的DeepFM排序模型，易用且部署简单。本文结合用户的行为序列数据剖析一下由阿里妈妈算法团队开发的深度兴趣网络模型（下称DIN模型）。以往的深度点击预估模型都是对特征进行Embedding映射，拼接组合后输入到多层感知器网
推荐系统中的深度匹配模型 辛俊波 中国科学院大学 工学硕士 已关注 本文主要启发来源SIGIR2018的这篇综述性slides《Deep Learning for Matching in Search and Recommendation》，重点阐述搜索和推荐中的深度匹配问题，非常solid的综述，针对里面的一些方
京东： 基于Embedding的召回 用户向量表示： 用户行为序列建模 RNN/Attention 停留时长/评论 促销页和搜索页 WSDM2018 AMOE 多目标学习 强化学习 hulu 冷启动探索与实践 引导用户消费物料 研究人的心理状态 用户冷启动和物品冷启动 基于规则 性别年龄 粗分类 网易云音乐
1.torch.nn.Embedding理解 class torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 参数解释： num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小 pa
