然而在搜索和推荐场景,我们的很难把原始数据直接作为 DNN 的输入,特征工程仍然很重要。而特征工程中最难的是如何建模用户时序行为(temporal sequence of user actions),并且与待排序的 item 进行关联。 通过对用户和物品之间的交互行为,我们仍然能提取出一些有用信息,比如我们要度量用户对视频的喜欢,可以考虑用户与...
模型架构是包含三个隐层的DNN结构,输入是用户浏览历史(vedio watches)、搜索历史(search tokens)、人口统计学信息(age、gender等)和其余场景(concat)的输入向量;输出分线上(serving)和离线训练(training)两个部分。离线训练阶段输出层为softmax层,输出为3.1公式表达的概率;线上直接利用user向量查询相关视频。
Research in the field of deep neural networks is relatively new compared to classical statistical techniques. The so-called Cybenko theorem states, somewhat loosely, that a fully connected feed-forward neural network with a single hidden layer can approximate any continuous function. The point of usi...
Neural networks are a family of machine learning models that consist of connected function units called neurons. They are built as powerful function approximators that accurately map input data x to output y (i.e., to learn a function f ( x )≈ y ) through multiple layers of nonlinear ...
在语音识别领域,深度神经网 络(deep neural network,DNN) 模型给处在瓶颈阶段的传统 GMM-HMM 模型带来了巨大的革新,使得语音识别的准确率又 上了一个新的台阶。目前国内外知名互联网企业(谷歌、科大 讯飞及百度等)的语音识别算法采用的都是 DNN 方法。国内科大讯飞提出的前馈型序列记忆网络( feed-for- ward ...
1. 深层神经网络(Deep L-layer neural network ) 2. 前向传播和反向传播(Forward and backward propagation) 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播(Forward propagation in a Deep Network) 向量化实现过程可以写成: 注:这里只能用一个显示for循... Neural Networks and Deep Learning(神经网络与深度学习) - 学习...
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)可以理解为有很多隐藏层的神经网络,又被称为深度前馈网络(DFN),多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP),其具有多层的网络结构,如下图所示: 本篇博客的主要内容就是利用tf.keras来搭建一个具有20层隐藏层的网络结构,去实现一个简单的分类问题,分类的数据与TensorFlow2.0(二)...
这篇论文 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9月的RecSys会议。虽然去年读过,一方面因为这篇paper的来源于youtube团队的工业实践,G家的东西,非常值得好好研究下;另一方面,目前正在公司推进的项目对该论文有参考(both method and insight),也...
这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导,用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)的机器学习模型(内部共有10亿个节点。这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。要知道,人脑中可是有150...
Deep learning frameworks offer building blocks for designing, training, and validating deep neural networks through a high-level programming interface. More Resources Explore cuDNN forums. Read cuDNN documentation. Join the NVIDIA Developer Program. ...