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推荐系统(6)-注意力机制+深度推荐模型、强化学习推荐系统

注意力机制+深度推荐模型1.AFM -20172.DIN-20173.DIEN-20191.AFM -2017浙江大学–基于模型结构的改进引入注意力机制FM, 可视为NFM模型的改进。给特征交叉池化后的特征向量施加不同的注意力权重。出发点:预测某一男性是否购买某一键盘。那么‘性别为男且历史行为购买过鼠标’ 这一交叉特征 很可能 比 ‘性别为男且年龄为30’这一交叉特征更为重要。具体做法:交叉特征进

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自然语言处理(1)-概述

自然语言处理-概述概述概述本系列文章计划总结整理中国科学院大学宗成庆老师《自然语言处理》课程相关知识,参考数目《统计自然语言处理》-第二版,宗成庆。...

NLP复习资料(4)-第八章 句法分析

NLP复习资料-第八章国科大,宗老师《自然语言处理》课程复习笔记,个人整理,仅供参考。第八章:语法理论(第三章的后续)1.出发点chomsky的四类文法过于泛化,生成能力太强了,会生成没有语义合理性的句子2.功能合一文法FUG(允许嵌套结构):P9(重要的两个概念)复杂特征集合描述词,句法规则,语义信息,句子功功能结构。合一运算:合并复杂特征集合。掌握P19例1例23.词汇功能语法L...

ML(1)-激活函数sigmoid、损失函数MSE、CrossEntropyLoss

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C++(9)--裸指针、智能指针、引用

指针1.指针的基本概念1.1指针的简介1.2指针的声明及初始化1.3取地址符号&1.4间接运算符*2.空指针、void指针2.1空指针2.2void *ptr3.指针的使用示例《老九学堂C++课程》《C++ primer》学习笔记。《老九学堂C++课程》详情请到B站搜索《老九零基础学编程C++入门》-------------简单的事情重复做,重复的事情用心做,用心的事情坚持做(老九君)--

#c++#c语言#开发语言
ML(5)-去量纲:归一化、标准化

去量纲:归一化、标准化1.归一化(Normalization)1.1 Min-Max Normalization1.2 非线性Normalization2.标准化(Standardlization)2.1 Z-score Normalization3.标准化在梯度下降算法中的重要性本系列博文为葫芦书《百面机器学习》阅读笔记。去量纲化 可以消除特征之间量纲的影响,将所有特征统一到一个大致相同的数..

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算法(3)-数据结构-链表、双指针技巧

leetcode-explore-learn-数据结构-链表11.概述1.1 链表插入操作1.2链表删除操作2.设计链表本系列博文为leetcode-explore-learn子栏目学习笔记,如有不详之处,请参考leetcode官网:https://leetcode-cn.com/explore/learn/card/linked-list/所有例题的编程语言为python1.概述链表是一...

#算法#数据结构#链表
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