30 天前 / Thinkgamer
点击标题下「搜索与推荐 Wiki」可快速关注▼相关推荐▼1、论文｜语言模型：从 N-Gram 到 NNLM、RNNLM2、论文｜Word2vec：2 个模型、2 个优化及实战使用 3、美团点评｜深度学习在推荐中的实践本主题文章将会分为三部分介绍，每部分的主题为： word2vec 的前奏 - 统计语言模型 word2vec 详解 - 风华不减其他 xxx2vec 论文和应用介绍后续会更新 Embedding 相关的文章，可能会单独成系列，也可能会放到《特征工程 -Embedding 系列中》，欢迎持续关注「搜索与推荐 Wiki」 Item2vec：论文《Item2Vec：Neural Item Embedding for Collaborative Filtering》 来自于...
33 天前 / Thinkgamer
点击标题下「搜索与推荐 Wiki」可快速关注▼相关推荐▼1、美团点评｜深度学习在推荐中的实践 2、近 100 页的《常见的五种神经网络》汇总电子书 3、以 DSSM 为例说明深度学习模型训练中的若干问题 4、聊一聊海量公众号下我是如何进行筛选和内容消费的万物皆可 Embedding 系列会结合论文和实践经验进行介绍，前期主要集中在论文中，后期会加入实践经验和案例，目前已更新： 万物皆可 Vector 之语言模型：从 N-Gram 到 NNLM、RNNLM 万物皆可 Vector 之 Word2vec：2 个模型、2 个优化及实战使用 Item2vec 中值得细细品味的 8 个经典 tricks 和 thinksDoc2vec 的...
37 天前 / 美团技术团队
总第 429 篇 2020 年 第 53 篇 会话推荐是推荐领域的一个子分支， 美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。不久前，该部门提出的跨会话信息感知的时间卷积神经网络模型 CA-TCN 被国际会议 ICDM NeuRec Workshop 2020 接收。本文会对论文中的 CA-TCN 模型进行介绍，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。ICDM 的全称 International Conference on Data Mining，是由 IEEE 举办的世界顶级数据挖掘研究会议，该会议涵盖了统计、机器学习、模式识别、数据库、数据仓库、数据可视化、基于知识的系统和高性能计算等数据挖掘相关领域。
38 天前 / Thinkgamer
点击标题下「搜索与推荐 Wiki」可快速关注▼相关推荐▼1、4 年时间才把粉丝增加到 1w，谈谈我的 Loser 之路 2、以 DSSM 为例说明深度学习模型训练中的若干问题 3、论文｜Airbnb Embedding 的实践和思考 Word2vec 的出现改变了 OneHot 的高维稀疏的困境，自此之后各种 xxx2vec 如雨后春笋般冒了出来，用来解决各种嵌入式编码，包括后来的各种 Embedding 方式其实很多本质上都是 Word2vec 的延伸和优化。在本公众号「搜索与推荐 Wiki」上也发布了不少 Embedding 相关的文章，后续也会持续的发布相关文章，欢迎关注。
93 天前 / 我爱计算机视觉
本文盘点 ECCV 2020 图像与视频修复（inpainting）所有相关论文，总计 8 篇。 下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文：ECCV 2020 论文合集下载，分类盘点进行中 图像修复 Rethinking Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature Equalizations 作者 |Hongyu Liu,Bin Jiang,Yibing Song,Wei Huang,Chao Yang 单位 | 湖南大学；腾讯 论文 |https://arxiv.org/abs/2007.06929 代码 |https://github.com/KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE 备注 | ECCV 2020oral 提出了一种具有特征均衡的相互编码器 - 解码器，在图像修复过程中...
108 天前 / u312562
伊藤穰一，是世界最顶级跨学科实验室 MIT Media LAB 的前主任。《时代》周刊曾这样描述他：“退学三次，无学位，做过 DJ，喜爱游戏魔兽世界。” YES!MIT Media LAB 的前总监：三次辍学、没高学历，但有着创造性思考的大脑和超前的眼光。 伊藤穰一 MIT媒体实验室前主任 Resisting Reduction:AManifesto. 我们将选择伊藤公开发表的文章进行翻译，并持续更新 伊藤穰一 ？指数增长真的存在吗 前文回顾 大自然系统为我们提供了一种新的范式，它拥有无数的货币，没有主货币，也没有货币兑换，而人类社会仅有金钱和权利这两种货币。
164 天前 / 我爱计算机视觉
近年来，安防监控在智慧城市中扮演的角色越来越重要，监控视角下的人群分析对于构建智慧城市的重要性日渐显现。 人群计数与定位作为其中的基础任务，服务于人流预测、城市规划、空间设计等高阶任务。 然而，该领域依然缺乏大规模的数据集以及公平的测试基准平台，尤其是人群定位依然没有一个有效的衡量标准。 为此，主要做了以下几项工作（对应论文已经被 T-PAMI 接收）： 论文题目：NWPU-Crowd: A Large-Scale Benchmark for Crowd Counting and Localization 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9153156 https://arxiv.org/abs/2001.03...
206 天前 / 我爱计算机视觉
图像分割应用广泛，在 CVPR 2020 论文中所占比例很高，可说是一大热门，有 110 多篇相关论文，本文盘点 CVPR 2020 所有语义分割（Semantic Segmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割等，以上将会另行总结），总计 37 篇，对文献进行了分类汇总，希望对大家有帮助。 对于不了解该方向的朋友，可以从下图了解语义分割是什么： 对图像中每一个像素进行语义级分类，上图人物是红色，车辆是蓝色，树木是绿色，建筑是灰色等。不区分不同的带有相同语义的个体。
248 天前 / 机器视觉与算法建模
有同学反映很多导师不管学生，更不会指导学生完成论文。这种情况其实很普遍，遇到这种情况，应该怎么做呢？听下过来人的经验。 本文来源：知乎 精华回答一 作者：王鸿伟 链接：https://www.zhihu.com/question/23647187/answer/568803695 可以说和这个问题是非常相关了。导师放羊、实验室散养是非常常见的现象，大家大可不必慌张。综合来说，导师的不坑爹指数排名如下：年轻有为、待你平等的小老板 > 年轻有为、剥削你的小老板 > tenure、偶尔管你的中年老板 > 能力一般的小老板 > 放羊的大老板 >> 任何年龄段、没能力还瞎指挥、限制你自由的老板。
248 天前 / Yourtion
摘要 Raft 是一种为了管理复制日志的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能，但是它的算法结构和 Paxos 不同，使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性，Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块，例如领导人选举、日志复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明，对于学生而言，Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变，它利用重叠的大多数来保证安全性。
261 天前 / Thinkgamer
本文内容的目录结构如下： 1、聊一聊群组推荐 2、模型介绍 2.1、符号表示含义和要解决的问题 2.2、基于注意力的群组表征学习 2.3、基于 NCF 的交互学习 2.4、模型优化 3、实验效果 4、代码解析 这篇文章主要分享的论文是 2018 年被 CCF 收录的一篇论文：Attentive Group Recommendation（基于注意力机制的群组推荐），第一作者是湖南大学的曹达老师，二作是论文 Neural Collaborative Filtering 的作者何老师。当然也会结合小编的工作来进行一些补充说明，写的不好，欢迎拍砖！ 这篇文章结合了注意力机制和 NCF 框架，使得在群组推荐中有良好的效果。
288 天前 / zdyxry
背景在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用 ping 命令收集结果，每台服务器去 ping (N-1) 台，也就是 N^2 的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了 Pingmesh 这篇论文，Pingmesh 是微软用来监控数据中心网络情况而开发的软件，通过阅读这篇论文来学习下他们是怎么做的。 数据中心自身是极为复杂的，其中网络涉及到的设备很多就显得更为复杂，一个大型数据中心都有成百上千的节点、网卡、交换机、路由器以及无数的网线、光纤。
367 天前 / hyper0x
大数据文摘出品 来源：leogao.dev编译：武帅、狗小白、马莉 随着21世纪第二个十年行将结束，我们有必要回顾一下这十年来在深度学习领域所取得的巨大进步。在性能日益强大的计算机及大数据可用性的推动下，深度学习已经成功攻克了曾经棘手的难题，特别是在计算机视觉和自然语言处理方面。深度学习在我们的日常生活中已无处不在，从自动驾驶到医学影像分析，从虚拟助理到深度伪装。 这篇文章概述了过去十年来最有影响力的一些论文。我希望通过简洁明了的摘要来提供深度学习领域不同方向的起点，并且提供了相当多的参考资料。
423 天前 / 美团技术团队
总第371篇 2019年 第49篇 本文详细阐述了美团在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。 1. 背景民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。
470 天前 / 黑夜探路人
吴海波机器学习话题的优秀回答者218 人赞同了该文章2个月前，业界开始流传youtube成功将RL应用在了推荐场景，并且演讲者在视频（https://www.youtube.com/watchv=HEqQ2_1XRTs）中说是youtube近几年来取得的最显著的线上收益。 放出了两篇论文：Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System和Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems: A Tractable Decomposition and Practical Methodology。