美团。阿里关于多模态召回的应用实践

首先数据的分布绝大多数是非线性的，而一般神经网络的计算是线性的，引入激活函数，是在神经网络中引入非线性，强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。不同的激活函数，根据其特点，应用也不同。Sigmoid和tanh的特点是将输出限制在(0,1)和(-1,1)之间，说明Sigmoid和tanh适合做概率值的处理，例如LSTM中的各种门；而ReLU就不行，因为ReLU无最大值限制，可能会出现很

转自：文章最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。1.概率和统计是一个东西吗？首先从概率和统计讲起：概率（Probability）和统计（s

文章目录1 什么是数据不平衡？2 数据不平衡的解决方法2.1 采样2.2采用k折交叉验证法2.3 采用SVM，决策树算法2.4 使用集成学习  在机器学习和数据挖掘领域，数据不平衡问题是我们拿到数据之后优先需要考虑的问题，如果直接对不平衡的数据进行建模，得到的模型往往也是不具备良好的泛化性的。1 什么是数据不平衡？  数据不平衡就是指：初始数据的各类别分布不均匀，比如正类负类的比例是99：1。那么

import pandas as pddef get_date_list(begin_date,end_date,freq):date_list = [x.strftime('%Y-%m') for x in list(pd.date_range(start=begin_date, end=end_date,freq = freq))]return date_listget_date_list('

1 为何引入Transformer论文：Attention Is All You NeedTransformer是谷歌在2017年发布的一个用来替代RNN和CNN的新的网络结构，Transformer本质上就是一个Attention结构，它能够直接获取全局的信息，而不像RNN需要逐步递归才能获得全局信息，也不像CNN只能获取局部信息，并且其能够进行并行运算，要比RNN快上很多倍。为什么引入Atte

nohup可以在后台上执行python程序，所以可以根据这一点将云服务器中的某个文件夹作为共享文件夹，通过访问ip地址就可以查看和下载文件，实现文件服务器的目的。仅需要三步就可以实现1 进入到文件服务器的某个文件夹cd /root/Files2 查看python的端口TCP后面的就是lsof -i3 nohup执行python文件nohup python3 -m http.server 端口 &a

创建Dataframe数据a = [1,2,3,4,5,2,1,2]b = [9,4,2,1,2,3,6,8]ddff = pd.DataFrame({'a':a,'b':b})单条件排序按照a列排序，a相同时，按照初始索引进行排序ddff.sort_values(by='a',ascending=True)多条件排序按照a，b的先后顺序进行排序，其中a升序，b降序的方式。ddff.sort_va

1 确定性系统和不确定性系统对于一个确定性系统，多个状态构成了一个状态序列，每一个状态之间的关系都是确定的，根据当前状态，就可以确定下一个状态。比如红绿灯的变化状态。与确定性系统相对应的是不确定系统，例如，每天的天气状态变化就是一个不确定性系统，根据当前的刮风天气，我们无从得知下一刻的天气是刮风还是打雷还是下雨。这就引出了我们的马尔可夫过程。2 马尔可夫过程在上面的天气系统中，有刮风，下雨，阴天三

General DistillationData Augmentation主要基于BERT预训练模型以及词向量（文中选择的Glove词向量）进行词级别的替换，实现数据增强。在官方代码中进行了17（NαN_\alphaNα​）倍的增强，以GLUE/QQP数据集为例效果如下：idqid1qid2question1question2is_duplicate402555536040536041how do