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2022年5月4日

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posted @ 2022-05-04 17:42 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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posted @ 2022-05-04 00:40 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：参考这篇文章： https://blog.csdn.net/cxkyxx/article/details/108455805 我的理解：focal loss不是解决样本不平衡的问题，是解决hard/easy样本的问题。平衡交叉熵 focal loss 样本平衡focal loss 阅读全文

posted @ 2022-05-04 00:39 blcblc 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑

负采样和Google双塔

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/166469248 双塔模型是应用非常普遍的深度学习召回模型，但是其本身也存在一些问题，比如使用softmax函数计算后验概率会带来采样偏差，popular item在负采样时出现的频率也会比较高等。而Google2019年提出的双塔模型则阅读全文

posted @ 2022-05-04 00:33 blcblc 阅读(2100) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年5月3日

DSSM的一些题目

摘要： DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是use 阅读全文

posted @ 2022-05-03 22:34 blcblc 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑

NLP学习路线

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posted @ 2022-05-03 01:22 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年5月2日

MCMC方法

摘要：这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/250146007 其实随机算法分为两类：蒙特卡罗方法和拉斯维加斯方法，蒙特卡罗方法指的是算法的时间复杂度固定，然而结果有一定几率失败，采样越多结果越好。拉斯维加斯方法指的是算法一定成功，然而运行时间是概率的。不可约：每个状态都能阅读全文

posted @ 2022-05-02 23:01 blcblc 阅读(473) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MCMC马尔科夫链蒙特卡洛方法

摘要：继续看这些文章：《你一定从未看过如此通俗易懂的马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)解读》上下 https://zhuanlan.zhihu.com/p/250146007 https://zhuanlan.zhihu.com/p/253784711 《如何快速理解马尔科夫链蒙特卡洛法？》 https 阅读全文

posted @ 2022-05-02 00:02 blcblc 阅读(410) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月29日

mac中gitlab的安装

摘要： https://blog.csdn.net/weixin_53446039/article/details/121422864 /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 阅读全文

posted @ 2022-04-29 02:06 blcblc 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月24日

这里有几本书，之后可以看要不要下载

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posted @ 2022-04-24 01:22 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

笨鸟居士的博客

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