weighted—-LR的理解与推广

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在YouTube团队推荐系统Rank阶段,DNN输出层使用了weighted-LR,这既是这篇论文的一大创新点,也是一大难点.在这里,重新梳理下该算法的思路与推导,并进行推广. 理解先说下常见的逻辑回归(LR)模型.LR模型假设数据服从伯努利分布,当某件事情发生,认为其概率为p,则当其不发生,概率为1-p. 那么,其几率比(odds)为: \[ odds = \frac{p}{1-p} \] 几率比(odds):指一个事件发生的概率与不发生概率的比值. 对其求对数,并将对数几率记为输入特征值的…

Unsupervised Feature Learning and Deep Learning(UFLDL) Exercise 总结

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码跑了3天也没跑完后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果后来开始看文章等感觉晕晕乎乎又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看…

[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(二) 神经网络的介绍

目录 Introduction to Neural Networks BP Nerual Network Convolutional Neural Network Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation,是神经网络中的重要算法,主要思想是: 计算网络的输出与期望输出之间的误差将误差从网络的输出层回传,沿着网络逐层传递,传递的是损失值相对当前层里参数的梯度当每一层都接收到该层的参数梯度时,沿着梯度方向更新参数用更新后的…

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这里学习AC自动机其实对KMP和trie掌握好了之后很容易扩展成AC自动机的这里运用了一个性质由失配指针反向可以建成一棵fail树x串在y串中的出现的次数即为在fail树上以x结尾节点为根的子树中有多少个节点属于y串,这很好理解而推广到这题,在文章中出现的次数即为单词结尾节点为根的子树的规模注意这道题有相同的单词当初这题我是用后缀数组做的O(LlogL)而自动机复杂度为O(L),快了很多 type node=record po,next:longint; end; ..] of node; tr…

用深度学习（DNN）构建推荐系统 - Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精读

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

【简单易懂】JPA概念解析：CascadeType（各种级联操作）详解

https://www.jianshu.com/p/e8caafce5445 [在一切开始之前,我要先告诉大家:慎用级联关系,不要随便给all权限操作.应该根据业务需求选择所需的级联关系.否则可能酿成大祸.切记] CascadeType.PERSIST 官方文档的说明:Cascade persist operation 看到网上很多博客对这一枚举值的解释是:级联持久化(保存)操作(持久保存拥有方实体时,也会持久保存该实体的所有相关数据.) 我的内心OS是:妈蛋.我也知道是级联persist操作啊…