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堪比当年的 LSTM，Transformer 引燃机器学习圈：它是万能的

机器之心报道 作者：魔王 谷歌研究科学家 David Ha：Transformer 是新的 LSTM。 2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You ...

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AIHackers
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回顾近几年深度学习的发展

前言今天看了机器之心的一篇回顾文章：告别2019：属于深度学习的十年，那些我们必须知道的经典，笔者很有感触。10年之前，只有少数学术研究人员在深度学习领域默默耕耘，公共大多只知道它...

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一数一世界
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《深度学习推荐系统》笔记（三）：被玩坏了的模型，我们要做减法

作者·黄崇远 『数据虫巢』 全文共5838字 题图ssyer.com “ 我们从另外一个视角，或者另外一些思考方式来学习或者说认识推荐相关的模型。” 整个推荐技术发展到了如今，其实...

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数据虫巢
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基于深度学习的音频编/解码的实现与落地挑战

今年也是基于深度学习的音频编解码的元年，各家公司都发布了一些编解码器。声网在今年也公布了自研的 AI-Codec 技术——Silver。在本场大会上，声网Agora 音频算法专家冯...

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实时音视频技术
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常识性概念图谱建设以及在美团场景中的应用

总第459篇 2021年 第029篇 常识性概念图谱，是围绕常识性概念建立的实体以及实体之间的关系，同时侧重美团的场景构建的一类知识图谱。本文介绍了美团常识性概念图谱构建的Sc...

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美团技术团队
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Manjaro 计算机视觉开发环境配置（Python/C++）

在之前的一篇文章中我分享了在Ubuntu 18.04系统上配置计算机视觉开发环境的过程：《Ubuntu计算机视觉开发环境配置（Python/C++）》。在这篇文章中，我会介绍在Ma...

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JohnHany的收藏夹
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一代传奇 SIFT 算法专利到期

点击上方“OpenCV中文网”，选择加"星标" 重磅干货，第一时间送达 每一个学习OpenCV的人恐怕都被安利过跑一跑SIFT（Scale-invariant feature tr...

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我爱计算机视觉
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日均 5 亿字符翻译量，百毫秒内响应，携程机器翻译平台实践

作者简介 Chan Yu，携程资深算法工程师，主要从事机器翻译的算法研究与工程应用，目前专注于多语种自然语言处理在垂域下的成熟解决方案。随着国际化进程的开展，携程正加速第三次创业，...

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携程技术中心
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微软开源自动机器学习工具 NNI 概览及新功能详解

加入极市专业CV交流群，与6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与李开复老师等大牛群内互动！同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求...

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极市小助手的独家号
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机器学习笔记（七）：初识逻辑回归、两种方法推导梯度公式

↑ 点击上方蓝字"奶糖猫",加个关注如何 一、算法概述逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮...

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奶糖猫
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机器学习入门教程：启发式实例

作者·黄崇远『数据虫巢』全文共13000字题图ssyer.com“ 仅适合有志于学习一点算法的数据开发或者数据分析，以及对于算法感兴趣的新手朋友们，又或者一些刚毕业或者即将毕业想进...

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数据虫巢
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理解贝叶斯优化

关注“SIGAI公众号”，选择“星标”或“置顶” 原创技术文章，第一时间获取 贝叶斯优化是一种黑盒优化算法，用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任...

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AIHackers
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NiLang：可逆计算，微分万物

人类产生的能源中有2.5%用于计算，其中越来越多的部分用于人工智能产业。1961年，Landauer 从热力学第二定律出发，证明了凡是涉及信息擦除的不可逆过程，都伴随能量的耗散。因...

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AIHackers
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交叉熵损失函数到底是什么原理?

【推荐系统与机器学习导读】我们在用各种机器学习框架的时候会经常用 Cross Entropy 交叉熵损失函数, 那么在机器学习中什么是熵? 交叉熵是怎么来的? 本文带你了解关于熵的...

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可可的熊
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看完这篇，即刻上手进行联邦学习实战

引言在数据智能时代，重视数据安全，促进大数据行业健康发展已经成为了全球趋势，但与此同时，企业之间数据孤岛的问题也越来越严重。如何有效打破数据孤岛，进行跨组织的数据价值挖掘，是困扰数...

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个推技术学院
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漫画深度学习

点击上方“大鱼AI”，选择“星标或置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！ 作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍深度学习： 开始上课啦： 我们分别以...

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沉默的秒针
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当 NLP 邂逅 Social Media：构建计算机与网络语言的桥梁

不到现场，照样看最干货的学术报告！ 嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的...

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读芯术
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一文读懂 ANN

最近研究ANN 检索召回的内容，于是把对于 ANN 的内容整理总结下。由于现在深度学习和神经网络的火爆，大家一听到ANN，首先想到的是Artificial Neural Netwo...

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深度学习炼丹
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[译] 如何使用深度学习模型构建推荐系统？（具体案例分析）

全文共3095字，预计学习时长9分钟来源：Pexels本文将解释如何整合深度学习模型,构建服装推荐系统。我们想要建立一个服装推荐系统，可以使用四种深度学习模型来获取用户服装使用的重...

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读芯术
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[译] LSTM 之父发文：2010-2020，我眼中的深度学习十年简史

摘要: 在最近十年，大部分AI都是关于长期短期记忆（LSTM）的神经网络。世界本质上是序列性的，而LSTM彻底改变了序列数据处理，例如语音识别、机器翻译、视频识别，联机手写识别、机...

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深度学习炼丹
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[译] 深度学习算法简要综述（下）

点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 总第 124 篇文章，本文大约 3731 字，阅读大约需要 10 分钟原文：https://theaisummer....

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AI算法笔记
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基于 DNN 的推荐算法介绍

本文为《推荐系统与深度学习》第六章的复习笔记，只记录了一些要点，希望能够快速的进行复习，如果发现哪一个点不明白的话，可以自行展开学习或者加小编微信进行沟通。深度学习在推荐中发挥的作...

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搜索与推荐Wiki
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超详细！使用 OpenCV 深度学习模块在图像分类下的应用实践

加入极市专业CV交流群，与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度 等名校名企视觉开发者互动交流！同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，...

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AIHackers
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从 DSSM 语义匹配到 Google 的双塔深度模型召回和广告场景中的双塔模型思考

点击标题下「搜索与推荐Wiki」可快速关注▼相关推荐▼1、基于DNN的推荐算法介绍 2、传统机器学习和前沿深度学习推荐模型演化关系 3、论文｜AGREE-基于注意力机制的群组推荐（...

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搜索与推荐Wiki
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目标检测入门学习笔记

总第 1 篇文章，本文大约 3600 字，阅读大约需要 10 分钟来自吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程中目标检测的学习笔记1. 目标定位(object local...

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AI算法笔记

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