发表服务
来源:PaperWeekly.原标题：清华大学王晨阳：轻量级Top-K推荐框架及相关论文介绍.构建一个公平的推荐算法“合唱团”，这也是框架名称ReChorus的由来图片出处：pixabay.作者简介：王晨阳，清华大学计算机系人智所信息检索课题组二年级博士生，研究方向为推荐...
但关于TopK有可能会出现一个问题，那便是，假如说遇上一种情况，模型对当前生成非常肯定，比如说概率最高的token的概率就有0.9，而剩下的token概率都很低了。而如果这个时候，还单纯的用topk采样的话，就会导致之前想避免的采样到低概率情况仍然
豆丁网是面向全球的中文社会化阅读分享平台，拥有商业,教育,研究报告,行业资料,学术论文,认证考试,星座,心理学等数亿实用...
九老师分享的FM算是推荐领域最经典的方法之一了，但其实在2019年有个非常巧妙的推荐算法出世，利用数据结构中的最大堆模型，借鉴数据库中的检索树结构，完全跳脱出传统推荐算法的协同过滤、隐因子分解和深广度模型框架，这就是深度树匹配模型...
ATSS论文解读链接文章创新点详细解读合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图…
该文章发表在ICLR2015上，是对抗样本领域的经典论文。由于这篇博客[论文笔记]Explaining&HarnessingAdversarialExamples写得已经非常清晰了，我就不赘述了。其他参考链接：1.简书，ExplainingandHarnessingAdversarialExamples2.论文...
本期为7月16日（周四）20点，biendata与paperweekly联播PWLive第十二期线上分享的内容回顾。本期邀请清华大学计算机系人智所信息检索课题组-王晨阳，与大家分享了“ReChorus:一个轻量级Top-K推荐框架及相关论文介绍”。介绍了1、ReChorus...
使用三元组数据，（mention，正例，负例），目标使distance(mention,负例)-distance(mention,正例)>alpha（人脸识别的经典方案）,具体损失函数参看论文。论文主要包括两部分内容1）候选数据集生成,对给定mention，与标准疾病集合数据（标准词及同义词）计算余弦相似度及Jaccardoverlap分数,取topK作为候选样例。
随着深度学习网络规模的增加，基于集群的分布式训练应用的也更加广泛。传统的分布式训练设计，在面对大模型时，受限于机器之间的带宽限制，线性比并不高，无法达到好的训练性能。论文则提出一种利用tok-k稀疏的通信算法，对各个gpu之间的梯度汇聚更新的通信负载进行压缩。
思路：.思路有三种：.a.读取数据后，使用把数据转换为(user,(item,pref))这样的键值对；b.而后使用combineByKey把相同user的数据整合起来；c.最后调用map，针对每一个（user,List((item,pref))）这样的数据中的List进行排序，而后取其前k个；.参考思路1中的a.b.c步骤...
来源:PaperWeekly.原标题：清华大学王晨阳：轻量级Top-K推荐框架及相关论文介绍.构建一个公平的推荐算法“合唱团”，这也是框架名称ReChorus的由来图片出处：pixabay.作者简介：王晨阳，清华大学计算机系人智所信息检索课题组二年级博士生，研究方向为推荐...
但关于TopK有可能会出现一个问题，那便是，假如说遇上一种情况，模型对当前生成非常肯定，比如说概率最高的token的概率就有0.9，而剩下的token概率都很低了。而如果这个时候，还单纯的用topk采样的话，就会导致之前想避免的采样到低概率情况仍然
豆丁网是面向全球的中文社会化阅读分享平台，拥有商业,教育,研究报告,行业资料,学术论文,认证考试,星座,心理学等数亿实用...
九老师分享的FM算是推荐领域最经典的方法之一了，但其实在2019年有个非常巧妙的推荐算法出世，利用数据结构中的最大堆模型，借鉴数据库中的检索树结构，完全跳脱出传统推荐算法的协同过滤、隐因子分解和深广度模型框架，这就是深度树匹配模型...
ATSS论文解读链接文章创新点详细解读合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图…
该文章发表在ICLR2015上，是对抗样本领域的经典论文。由于这篇博客[论文笔记]Explaining&HarnessingAdversarialExamples写得已经非常清晰了，我就不赘述了。其他参考链接：1.简书，ExplainingandHarnessingAdversarialExamples2.论文...
本期为7月16日（周四）20点，biendata与paperweekly联播PWLive第十二期线上分享的内容回顾。本期邀请清华大学计算机系人智所信息检索课题组-王晨阳，与大家分享了“ReChorus:一个轻量级Top-K推荐框架及相关论文介绍”。介绍了1、ReChorus...
使用三元组数据，（mention，正例，负例），目标使distance(mention,负例)-distance(mention,正例)>alpha（人脸识别的经典方案）,具体损失函数参看论文。论文主要包括两部分内容1）候选数据集生成,对给定mention，与标准疾病集合数据（标准词及同义词）计算余弦相似度及Jaccardoverlap分数,取topK作为候选样例。
随着深度学习网络规模的增加，基于集群的分布式训练应用的也更加广泛。传统的分布式训练设计，在面对大模型时，受限于机器之间的带宽限制，线性比并不高，无法达到好的训练性能。论文则提出一种利用tok-k稀疏的通信算法，对各个gpu之间的梯度汇聚更新的通信负载进行压缩。
思路：.思路有三种：.a.读取数据后，使用把数据转换为(user,(item,pref))这样的键值对；b.而后使用combineByKey把相同user的数据整合起来；c.最后调用map，针对每一个（user,List((item,pref))）这样的数据中的List进行排序，而后取其前k个；.参考思路1中的a.b.c步骤...
发表服务