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  • pdf文档 QCon北京2018-《深度学习在微博信息流排序的应用》-刘博

    深度学习在微博Feed流应用实践 刘博 新浪微博机器学习研发部关系流算法负责人 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 微博Feed流产品介绍—排序场景 Ø 信息获取方式 • 主动获取(关注) Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取(推荐) Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU:1.72亿,MAU:3
    0 码力 | 21 页 | 2.14 MB | 1 年前
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  • pdf文档 QCon北京2018-《未来都市--智慧城市与基于深度学习的机器视觉》-陈宇恒

    识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金,320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 技术研发人员 150余位 人工智能博士 唯一 深度学习 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 全球领先 商业营收 市占率 行业第一 400余家 大型客户伙伴 共同发展 AI+金融 AI+智慧城市
    0 码力 | 23 页 | 9.26 MB | 1 年前
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  • pdf文档 深度学习在电子商务中的应用

    实验室。 4  程进兴,苏宁美国研究院技术总监,斯坦福大学 博士,清华大学本科。 曾在甲骨文,雅虎,微软, 沃尔玛实验室等多家公司从事搜索,广告,大数 据分析,机器学习,人工智能应用等方面的研发 工作。在此期间,发表了10多篇相关领域的研究 论文,并有10多项相关领域的专利。  业余爱好: 骑行 个人简介 电子邮箱: jim.cheng@ususing.com 5 议程 • 深度学习与商品搜索
    0 码力 | 27 页 | 1.98 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-13深度学习-Transformer

    oder部分 并不需要标签,有语料就能训练了 4.BERT Encoder BERT是一个算法模型,它的出现打破了大量的自然语言处 理任务的记录。在BERT的论文发布不久后,Google的研发 团队还开放了该模型的代码,并提供了一些在大量数据集 上预训练好的算法模型下载方式,这使得所有人都可以通 过它来构建一个涉及NLP的算法模型,节约了大量训练语 言模型所需的时间,精力,知识和资源
    0 码力 | 60 页 | 3.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言

    自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉 (Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪 (Audi)等汽车制造商Y已经通过摄像头、激光 雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图 像,研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标 志和交通信号,从而安全驾驶。 安防 中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地 位,这项技术被广泛应用于警察工作、支付识 别、机场安检,甚至在北京天坛公园分发厕
    0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前
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  • pdf文档 【PyTorch深度学习-龙龙老师】-测试版202112

    游戏平台中的 49 个游戏上取得了 与人类相当甚至超越人类的水平;在围棋领域,DeepMind 提出的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero 智能程序相继打败人类顶级围棋专家李世石、柯洁等;在多智能体协作的 Dota2 游戏 平台,OpenAI 开发的 OpenAI Five 智能程序在受限游戏环境中打败了 TI8 冠军队伍 OG 队,展现出了大量专业级的高层智能操作。图 1.9 列出了 2006 年~2019 Imitation Learning、Meta Learning、Few-shot Learning 等方向上取得 了不少进展。美国波士顿动力公司在机器人应用中取得喜人的成就,其制造的机器人在复 杂地形行走、多智能体协作等任务上表现良好(图 1.19)。 自动驾驶(Autonomous Driving) 被认为是强化学习短期内能技术落地的一个应用方 向,很多公司投入大量资源在自动驾驶上,如百度、Uber、Google [3];2019 年,OpenAI Five 程序以 2:0 战胜 Dota2 世界冠军 OG 队伍,尽管这 次比赛的游戏规则有所限制,但是对于 Dota2 这种对于需要超强个体智能水平和良好团队 协作的游戏,这次胜利无疑再次坚定了人类对于 AGI 的信念。 本章我们将介绍强化学习中的主流算法,其中包含在太空入侵者等游戏上取得类人水 平的 DQN 算法、制胜 Dota2 的主要功臣 PPO 算法等。
    0 码力 | 439 页 | 29.91 MB | 1 年前
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  • pdf文档 动手学深度学习 v2.0

    Kaggle Kaggle72是一个当今流行举办机器学习比赛的平台,每场比赛都以至少一个数据集为中心。许多比赛有赞助 方,他们为获胜的解决方案提供奖金。该平台帮助用户通过论坛和共享代码进行互动,促进协作和竞争。虽然 排行榜的追逐往往令人失去理智:有些研究人员短视地专注于预处理步骤,而不是考虑基础性问题。但一个 客观的平台有巨大的价值:该平台促进了竞争方法之间的直接定量比较,以及代码共享。这便于每个人都可以
    0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前
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