循环神经网络RNN

循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)主要用于处理时序数据,如文章,视频等

2020-09-17 19:53:36
阅读:139

推荐系统——DeepWalk算法

DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法,最初应用在图表示(Graph Embedding)方向,由于在推荐系统中,用户的行为数据固然的可以表示成图的形式,因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的item embedding的计算。

2020-09-16 01:24:23
阅读:345

深度语义模型DSSM

深度语义模型(Deep Structured Sematic models, DSSM)是在2013年由微软的研究人员提出,主要解决的是在搜索的过程中,对于传统的依靠关键词匹配的方法的弊端(语义上的相似)提出的潜在语义模型。DSSM算法在实际工作中也被证明是卓有成效的算法,不仅在搜索中得到广泛的应用,同时也被使用在推荐系统的召回中。

2020-09-15 23:49:06
阅读:127

目标检测——R-CNN

RCNN(Region with CNN features)算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。

2020-08-12 16:14:36
阅读:148

Attention-Based BiLSTM

Attention-Based BiLSTM结合双向的LSTM(Bidirectional LSTM)以及Attention机制处理文本分类的相关问题,通过attention机制,该方法可以聚焦到最重要的词,从而捕获到句子中最重要的语义信息。

2020-08-10 15:49:51
阅读:120