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文章目录1.背景2.相关论文解析2.1《AutoInt:AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AttentiveNeuralNetworks》2.1.1论文贡献2.1.2模型结构2.1.2.1输入2.1.2.2注意力机制层2.1.3实验结果2.2《BehaviorSequenceTransformerforE-commerceTr
本文来自“深度推荐系统”专栏，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据Google推出的引领推荐系统与CTR预估工业界潮流至今的一大神作W&D[1]，所总结出来的深度推荐系统与CTR预估工业界必读…
接下来主要总结一下2019年上半年工业界深度推荐系统与CTR预估上值得精读的论文。个人整理难免遗漏，也欢迎各位同行朋友评论另外哪些想额外推荐精读的论文。1.Top-KOff-PolicyCorrectionforaREINFORCERecommenderSystem,WSDM2019,Google
因此现在写书时心里一直有个美好的愿望，希望我能写出一本工业界的算法宝典，帮广大读者省去四处求索的时间。当然算法工程师还有另一个重要的学习途径-----看论文，论文是关于算法的第一手资料，里面有原作者创作的心路历程。
工业界推荐算法方案实战分享工作中遇到过的实际问题及相应的解决方案，例如推荐线上线下一致性问题、工业界算法效果评估问题等。同时我们也将身边的业务知识做基础布道，讲述电商搜索推荐领域的业务词汇等。1.是不是你的模型又线下线上不一致啦2.
2019年各大顶会神经关系抽取（NRE）优质论文整理分享深度学习推荐系统、CTR预估工业界实战论文整理分享历史最全自然语言处理测评基准分享-数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜自然语言处理算法工程师历史最全资料汇总-基础知识点、面试经验
当前，工业界技术研发圈普遍存在两种方法体系：拿着锤子找钉子：最新的顶会论文或大公司技术博客，寻找创新点，拿到自己的场景试一试，靠撞大运拿结果；问题驱动：定义清楚问题，想清楚技术的需求，然后寻找或构思相应的技术工具。
学术界的人才密度远远大于工业界。拿到985学校的讲师（所谓助理教授）职位，比公司SPoffer还难。工业界研究院里各个都是有不错成果的博士。而工业界的技术部门里，人才密度低得多。哪里更容易出头是显而易见的。
AI顶会快成灌水园地了。顶会论文注水严重注水、抄袭、造假…这两年，AI顶会论文学术不端的现象频频出现，令人咋舌。近日，一位ICML审稿人的《自白信》火了，他在信中“怒吼”—停止向大会提交未完稿的论文！当我审阅到这些未完稿的论文时，我感受到了来…
大浪淘沙，目前仍然活跃的机器学习框架主要是PyTorch和TensorFlow。.本文从学术界和工业界两个方面深度盘点了2019年机器学习框架的发展趋势。.自2012年深度学习再度成为万众瞩目的技术以来，各种机器学习框架争相成为研究人员和从业者的新宠，可谓「你...
文章目录1.背景2.相关论文解析2.1《AutoInt:AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AttentiveNeuralNetworks》2.1.1论文贡献2.1.2模型结构2.1.2.1输入2.1.2.2注意力机制层2.1.3实验结果2.2《BehaviorSequenceTransformerforE-commerceTr
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因此现在写书时心里一直有个美好的愿望，希望我能写出一本工业界的算法宝典，帮广大读者省去四处求索的时间。当然算法工程师还有另一个重要的学习途径-----看论文，论文是关于算法的第一手资料，里面有原作者创作的心路历程。
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当前，工业界技术研发圈普遍存在两种方法体系：拿着锤子找钉子：最新的顶会论文或大公司技术博客，寻找创新点，拿到自己的场景试一试，靠撞大运拿结果；问题驱动：定义清楚问题，想清楚技术的需求，然后寻找或构思相应的技术工具。
学术界的人才密度远远大于工业界。拿到985学校的讲师（所谓助理教授）职位，比公司SPoffer还难。工业界研究院里各个都是有不错成果的博士。而工业界的技术部门里，人才密度低得多。哪里更容易出头是显而易见的。
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