【背景】让搜索引擎对不同特点的用户做出针对性的排序，以此带动基于搜索引导下的成交。传统方法Learning to Rank（LTR）⽅法主要是在商品维度进⾏学习，根据商品的点击、成交数据构造学习样本，回归出排序权重。Contextual LTR ⽅法可以根据⽤户的上下⽂信息对不同的⽤户给出不同的排序结果，但它没有考虑到⽤户搜索商品是⼀个连续的过程。⽤户最终选择购买或不够买商品...

代码提示(Code Prompting)是指将自然语言(NL)问题转化为类似编程语言的伪代码形式,然后将这段代码作为提示输入给语言模型,请其生成最终答案的方法。形式上,代码提示由两部分组成:(1)注释中保留的原始NL描述;(2)代码语句体现的隐含逻辑关系,特别是条件推理逻辑。图1展示了一个NL问题转化为代码提示的例子。代码提示有以下几个显著特点:巧妙地利用了编程语言的语法结构来明确表达NL问题中暗

该论文提出了一个基于Transformer的life2vec模型,用于处理大规模人口注册数据,并在早期死亡率预测和人格预测两个任务上进行了实验验证。实验主要探究模型预测性能、概念嵌入空间的语义结构以及个体表示向量等方面。本论文针对利用社会经济和医疗数据预测个人生活轨迹和生活结果的问题,提出了一种基于Transformer的life2vec模型。通过将生活事件序列映射到高维嵌入空间,并利用该嵌入表示

该论文提出了一个基于Transformer的life2vec模型,用于处理大规模人口注册数据,并在早期死亡率预测和人格预测两个任务上进行了实验验证。实验主要探究模型预测性能、概念嵌入空间的语义结构以及个体表示向量等方面。本论文针对利用社会经济和医疗数据预测个人生活轨迹和生活结果的问题,提出了一种基于Transformer的life2vec模型。通过将生活事件序列映射到高维嵌入空间,并利用该嵌入表示

熵：就是描述信息的不确定的程度，统计学中，对事件的发生情况可以通过概率P定量的描述出来，熵也是一种统计学定量描述，是对信息的不确定程度的描述，这种描述也是通过“概率P”来描述的。对于某个事件的信息熵的计算公式如下：式中X代表事件，事件X的发生存在n中可能性，当我们知道每一种可能性情况下的发生概率值时，就能通过上式子计算得到信息熵值。【例子】序号事件...

【变异函数基本概念】背景：理解变异函数前不得不先了解克里金方法，克里金方法是地统计学中及其重要的一个概念，克里金法通过对已知点的数据进行拟合以确定制定半径或制定数量点内每个位置的输出值（无中生有）。克里金方法是个多步骤过程，包括数据的探索性统计分析、变异函数建模和创建表面、研究方差表面。通过克里金方法得到一个较好的拟合结果是一直以来大家所追求的。理论：邻近事物比远处事物更相似这一假设加...

上周在实验室开荒某个代码，看到中间这么一段，对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉，特此周末进行重新并总结。y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx)这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None)，关于这段代码...

常见CNN模型 之AlexNet网络论文出处《 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 》AlexNet网络在2012年内的ImageNet比赛中脱颖而出，性能大幅超越传统基于SVM等算法。其作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky，因此网络命名为AlexNet网络。当然站在现在看AlexNet网...

关于我的更多学习笔记，欢迎您关注“武汉AI算法研习”公众号，本文作者微信comrliuyu。本文分以下几个部分“【关于蒙特卡洛方法的理解】”、“【无意识统计学家定律】”、“【蒙特卡洛（Monte Carlo）法求定积分】”、“【蒙特卡洛采样】”来进行展开，总共阅读时间大约15分钟。【关于蒙特卡洛方法的理解】1、蒙特卡洛方法又称“随机抽样方法”，和一般数值计算方法有本质区别的计算...

最近在撰写笔记 【Sklearn源码学习笔记】(含官网样例解读)无监督学习之高斯混合模型 的过程中，官方Sklearn源码中有用BIC来估计高斯混合模型不同协方差矩阵和分量数下的得分，遂将BIC和AIC相关知识进行总结记录。关于我的更多学习笔记，欢迎您关注“武汉AI算法研习”公众号，本文作者微信comrliuyu。本文分三个部分“【BIC】”、“【AIC】”、“【Sklearn中bi...