本文提出的W&D是针对rank环节的模型。 网络结构： 本文提出的W&D是针对rank环节的模型。 网络结构： wide是简单的线性模型，但是可以预先对特征做各种变换、交叉等来增加wide模型的非线性性。 deep是一个FNN，对高维稀疏类别特征采取embedding降维，embedding的结果是 ...
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2017-12-23 19:10:13
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基本思路：利用用户和商品的评论构建CNN预测评分。 网络结构： user review网络与 item review网络结构一致，仅就前者进行说明 从user review text到 look-up layer： 首先需要pre-train一个word embedding的词表，对某个用户，将其对 ...
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2017-12-23 19:03:43
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现在趋势是高层用可解释的模型例如 线性模型或者gbdt，下层用带深度的embedding。文本向量化的 word 2 vector 很不错也有很多自己做得模型，关键在于语聊，模型效果差异不大。这里有训练好的模型，30种语言非英语，感觉语料不是很好https://github.com/Kyubyong... ...
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2017-11-10 13:49:48
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https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn/HTML/Multimedia_and_embedding/Images_in_HTML https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn/CSS/Styling ...
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2017-11-03 18:48:56
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这段时间看了CVPR2017的这篇论文”SphereFace:Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition" 里面有提到Probe set，当时不太懂什么意思，网上查了下资料，大概讲的就是： 在 Face Recognition 数据集一般会经常看到 ...
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2017-10-27 19:53:14
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http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25992&cid=12 本文中，笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline，这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，很有学习价值，它的结构如下图所示： Input Imag ...
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2017-10-20 16:00:02
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特征处理 在文本挖掘中做了很大的努力，比如提取关键词、情感分析、word embedding聚类之类都尝试过，但效果都不是很好, 对于文本的特征的建议还是去找出一些除了停用词以外的高频词汇，寻找与这个房屋分类问题的具体联系。 到了头疼的部分了，数据有了，我们得想办法从数据里面拿到有区分度的特征。 比 ...
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2017-10-02 09:31:33
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OPC全称是Object Linking and Embedding（OLE） for Process Control，它的出现为基于Windows的应用程序和现场过程控制应用建立了桥梁。OPC作为一整套接口、属性和方法的协议标准集，与具体的开发语言没有关系。 1、OPC客户端接口方式 开发OPC客 ...
这个问题出现根本原因是keras以及tensorflow的版本（服务器与本地）不一致 通过 Python import keras，tensorflow keras.__version__ tensorflow.__version__ 查看版本 然后通过 pip uninstall XXXX pip ...
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2017-09-10 20:39:20
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