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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。
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。
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。
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。
word2vec源码解析
详细介绍word2vec的原理以及计算过程，涉及word2vec中的基本概念，如CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构，Hierarchical Softmax和Negative Sampling的基本概念以及训练方法，Hierarchical Softmax与Huffman树的关系
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