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Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function
由于Relu与Swish是非单调激活函数，并保持着有下界无上界的性质，因此被广泛使用
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AUCµ: A Performance Metric for Multi-Class Machine Learning Models
本文主要提出了在多分类下的AUC计算方法——AUCµ，具有与AUC同样的特性。
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A Survey on Deep Hashing Methods 深度散列方法综述
本文主要对使用深度学习的哈希方法进行了较为全面综述，是一篇总结概览近几年来学术界提出的深度哈希方法的文章。
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表征学习辅助点击率预测 Representation Learning-Assisted Click-Through Rate Prediction
本文主要提出了一个联合学习的框架DeepMCP，对于传统的CTR预测任务，在使用User和Item的特征基础上，还加入了UI之间的关系，II之间的关系进行联合学习，从而得出更好的效果。
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信息到推荐系统的模型
本文主要介绍了一种通过引入Knowledge Graph（KG）信息到推荐系统的模型RippleNet，并给出模型Loss function、更新公式以及伪代码。该模型在三个真实数据集上都取得了state-of-art的成绩。
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七个小朋友，只能切四刀，怎么把三个苹果均分？
很简单，只需要切两刀（三个理想型苹果）或四刀（三个一般型苹果），只切苹果不切小朋友。
灵魂画手即将上线.....
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MOBIUS：面向百度赞助搜索的下一代查询广告匹配
本文主要提出了一个基于Active Learning的数据增强算法——MOBIUS（莫比乌斯），用于解决百度凤巢中广告推荐中提升CPM（Cost Per Mille，展现成本，或者叫千人展现成本）问题。
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Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions
本文主要提出使用sin来做激活函数，并且在特定任务上比relu好。
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测试测试测试测试测试
随着数据的增长。。。。
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On Sampled Metrics for Item Recommendation 项目推荐的抽样度量研究
本文主要论述了在推荐领域中，使用采样testset进行evaluate来比较各个模型，有可能会得出相反的结论。
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功后会自动投稿给 4
功后会自动投稿给 123,功后会自动投稿给 123,功后会自动投稿给 123,功后会自动投稿给 123
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文章的标题，如何批处理数据
随着数据的增长。。。。
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文章的标题，如何批处理数据
随着数据的增长。。。。
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解读ACL2019论文：《Generating Summaries with Topic Templates and Structured Convolutional Decoders》
ACL2019论文：《Generating Summaries with Topic Templates and Structured Convolutional Decoders》针对类似多文档摘要任务，引入LDA辅助主题预测任务，提高模型对输入句子的理解能力，使用多层卷积解码器用于最后解码生成。
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功后会自动投稿给 123
功后会自动投稿给 123,功后会自动投稿给 123
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这个是文章的标题,文章标题还不能太少
这个是文章摘要
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自动投稿给 123 社区1
自动投稿给 123 社区1,自动投稿给 123 社区1
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5 Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
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GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks
原文中的方法在思想上有异曲同工之妙，不深入探究模型内部的参数和结构，专注于信息本身，通过探索“改变”信息，对比模型结果，来监测被“改变”的信息是否足够重要。
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媒体：蚂蚁重新上市至少推迟半年
据媒体消息，蚂蚁暂缓两地上市，董事长井贤栋连夜组织召开中高层会议。会议上提及到“暂缓”之后，保守估计重新上市的时
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支持无限支持无限级父子级权
支持无限级父子级权限继承，父级的管理员可任意增删改子级管理员及权限设置
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你正在 123 社区提问的文章1
你正在 123 社区提问的文章1,你正在 123 社区提问的文章1
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想要写一个文章,但是不知道是否合适
想要写一个文章,但是不知道是否合适, 为什么还要强制生成一个摘要, 太不子能了呀
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