0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞

腾龙娱乐公司开户会员是什么?微714229570--今日头条

腾龙娱乐公司开户会员是什么?微714229570--今日头条
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
0 点赞
1 点赞

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。
0 点赞

5 Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning

Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
0 点赞

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
1 点赞
1 点赞

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。
1 点赞

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。
0 点赞

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。
0 点赞
0 点赞

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。
0 点赞

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。
6 点赞

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。
0 点赞

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。
0 点赞
0 点赞

发布
问题

0.056401s