08 2018 档案
摘要：https://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51628565 https://www.cnblogs.com/BUAAdaozhong/p/6420227.html https://wenku.baidu.com/view/3fa93edb
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摘要：https://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51646604 函数、符号及特殊字符 声调 函数 同余 微分 集合 逻辑 根号 关系符号 \begin{align} \because\begin{cases} \acute{a}x^2+bx^
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摘要：https://tech.meituan.com/searchads_dnn.html 一、前言 在计算广告场景中，需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标，而预估点击率CTR（Click-through Rate）和转化率CVR（Conversion Rate）是其中非常重要的一环
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摘要：https://www.zhihu.com/question/56024942 https://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/53411365 本文介绍1*1的卷积核与googlenet里面的Inception。正式介绍之前，首先回顾卷积网络的基
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摘要：Network In Network学习笔记 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念
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摘要：https://www.cnblogs.com/neopenx/p/4768388.html 超参数 超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate)、权值初始化(Weight
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摘要：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6349233.html 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤
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摘要：FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。本文旨在把我们对FM
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摘要：https://xueqiu.com/7060676637/68304587 作者：杨博理链接：https://www.zhihu.com/question/22211032/answer/38202654来源：知乎前排广告位：我自己的新书《中低频量化交易策略研发（上）》已经发布，现提供免费的电子版
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