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KDD2019论文解读:多分类下的模型可解释性,模型可解释性是机器学习研究中的一个重要课题。这里我们研究的对象是广义加性模型(GeneralizedAdditiveModels,简称GAMs)。GAM在医疗等对解释性要求较高的场景下已经有了广泛的应用[1]。
SIGKDD上的一篇文章,谷歌学术中引用量为134。假新闻检测应该是当前一个比较热门的应用领域,我在看这篇文章之前先搜索了一下目前是否有假新闻检测方面的应用,发现谷歌和微软都在自己的搜索引擎上引入了假新闻检测的的辅助插件PolitFact和Snopes。
TowardsDeepLearningModelsResistanttoAdversarialAttacks(CVPR2017)文章简述:本文主要是在研究防御的问题,并提出了PGD这种first-order攻击方法,其中增强模型robust的方法有以下两种:增大网络容量使用PGD方法进行对抗训练如何训练...
1.LvF,JinT,YuC,etal.SDM:SequentialDeepMatchingModelforOnlineLarge-scaleRecommenderSystem[J].2019.阿伟Jeffrey:SDM:用户长短期兴趣召回模型(2020.1-31)努力搬砖的小李:【推荐系…
开学全员培训心得体会20xx年x月21-22日,在学校领导的精心组织下,学校进行了为期两天的全体教师职工培训。在这两天的培训中,我受益匪浅。这次培训中,采用了多样的授课形式,内容非常丰富,涉及到职教发展、社会热点、信息化发展、环境安全等各个领域。
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PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughRatePrediction1.论文解读梦想做个翟老师:阿里关于长用户序列的CTR建模预估:MIMN模型(2019.11-51)被包养的程序猿丶:阿里妈…
【论文笔记】ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization在KDD2017中滴滴研究院副院长叶杰平所带的滴滴团队关于出租车组合优化分单模型和目的地预测的论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》被收录。》被收录。
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