9月6日云栖精选夜读 | 机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践
一、背景 猜你喜欢是推荐领域极其经典的一个场景，在1688首页无线端猜你喜欢栏目日曝光约23w，其中约72%的用户会产生点击行为，人均点击约8次。在我们的场景中，这部分是一个相对较大的流量来源。我们算法要做的就是通过用户的真实行为数据，预测用户最可能感兴趣的商品进行展示，以提高点击率，从而提高购买量。 热点热议 机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践 作者：技术小能手1...
机器如何“猜你喜欢”？深度学习模型在1688的应用实践
一、背景 猜你喜欢是推荐领域极其经典的一个场景，在1688首页无线端猜你喜欢栏目日曝光约23w，其中约72%的用户会产生点击行为，人均点击约8次。在我们的场景中，这部分是一个相对较大的流量来源。我们算法要做的就是通过用户的真实行为数据，预测用户最可能感兴趣的商品进行展示，以提高点击率，从而提高购买量。 不同于搜索，这种用户带有明确目的的行为，猜你喜欢是在用户没有明确目的时让用户“逛起来”，挖掘用....
吴恩达《深度学习》第三门课（1）机器学习策略一
1.1为什么是ML策略 （1）当对一个实际的应用系统进行优化时，可能有很多想法：如提高数据量，提高网络深度，正则化等等，一个错误的选择可能浪费非常多的时间，本课就是让你在面对很多选择时做出正确的选择，这就是ML策略。提高效率，让你的深度学习系统更快投入使用。 1.2正交化 （1）使用以下的老式电视机来说明什么是正交化，即一个按钮只调节宽度（不会对其他造成影响），一个只调节高度，一个只调节角度，这....
送你一份机器/深度学习自学指南（附视频&速成方案）
回答这个问题，最先要考虑的问题是：你有多少时间？ 准备用三个月入门，和想要一个月速成，肯定是截然不同的路径。当然我建议大家稳扎稳打，至少可以拿出五个月的时间来学好机器学习的基础知识。 基础很重要，知其所以然很重要。毕竟工具总在进步，每个月都会出现更好的深度学习技术，但基础知识是不变的。 如何用五个月时间入门？下面分三个部分，详细指南。（以及，如果你确实时间有限，最后还有一个速成指南） 五个月入门....
被眼睛欺骗？这正是你比机器高明的地方！深度学习如何处理认知错觉
上下滑动手机屏幕，让这些方块与你的屏幕对齐，你会发现… 这些方块居然是水平排列的！ 实际上，这类视觉错觉展示了人类感知世界的特殊方式，也是人类和目前深度学习认知的重要区别。 今天，我们就从这一不同出发，谈谈人类感知世界的机制，并由此畅想机器学习未来的发展方向。 回到上面这张图片，为什么这个错觉如此有效？它为什么能欺骗我们？ 在上述的错觉中，你会注意到每一个在条纹上交替出现的浅蓝色和黑色方块的组合....
MIT深度学习最新进展：机器学会创作视频，预测人类行为
在本年度的NIPS上，MIT 计算机科学和人工智能实验室的研究员们提交了结合对抗学习和无监督学习两种方法的研究。 MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究员开发了一个深度学习算法，能够自动生成视频，并预测出接下来的视频内容。 研究成果论文将在下周在巴塞罗那举行的NIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）...
深度学习机器72小时自学国际象棋达到大师水平
chess Photo by Maarten van den Heuvel on Unsplash 本文在腾讯云+社区人工智能专栏首发, 为原创翻译文章. 文章正文部分以注释格式给出正文 导读 英文原文发布于2015年9月, 当时Google 旗下DeepMind公司 的Alpha Go(即阿尔法围棋)尚未战胜人类的职业围棋选手. 今天, 我们已经知道旧版战胜李世石和柯洁的Alpha G...
存在比深度学习更好的技术吗？有人说脉冲神经网络和哥德尔机器
本文选自Quora上的提问，“什么比深度学习更好？”(What is better than deep learning?) 以下是来自用户Sridhar Mahadevan的回答。 （Sridhar Mahadevan 1990年毕业于罗格斯大学，获得计算机科学博士学位；是AAAI Fellow；是SRI International的执行主任） 在回答这个问题之前，必须先搞清楚“更好”是什么意....
《深度学习：Java语言实现》一一1.2人与机器的区分因素
1.2人与机器的区分因素前文介绍中我们已经探讨了人工智能领域的三大问题，分别是：框架问题、符号关联问题以及特征工程问题。这些问题都跟人没什么关系。那么，为什么机器无法处理这些问题呢？我们再一起回顾下这些问题。如果你仔细思考，就会发现所有这三个问题最后都能归结到同一个症结： 框架问题指的是机器在处理被分配的任务时无法判别到底该使用哪些知识。 符号关联问题指的是由于机器只能将知识作为单一的符号进....
NVIDIA GPU 为 Facebook 的新型深度学习机器提供处理动力
NVIDIA 近日宣布，Facebook 将在其下一代计算系统中采用 NVIDIA Tesla加速计算平台，从而使该系统能够运行各种各样的机器学习应用。 即便在最快的计算机上，训练复杂的深度神经网络以进行机器学习也需要花费数日或数周的时间，然而 Tesla 平台可将这一耗时缩短 10-20 倍。如此一来，开发者便能够更快地进行创新和训练更复杂的网络，从而为消费者提供更完善的功能。 Faceboo....
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