在之前的一篇文章中,详细介绍了阿里ETA模型如何用于解决超长序列建模,里面分享的主要是阿里自己业务场景的方案,感兴趣的可以再去看看,参考下面的链接。 长序列建模(一):阿里ETA(End-to-end Target Attention)模型203 赞同 · 19 评论文章 俗话说实践才是检验真理的唯一标准,那么ETA模型在图文推荐场景(类似今日头条、...
ETA 物理认知模型是基于物理概念和现象的认知模型，模拟了人类处理物理问题时的思维过程和认知方式。ETA 模型通过建立物理概念的关联性、物理知识的层次结构和物理问题的结构性特征，实现了对物理问题的高效、精确处理。ETA 模型的核心是通过构建物理概念间的关系网络，把物理问题变成概念关系的处理，以此来理解和解决物理...
阿里的这篇ETA模型,号称已经取代了之前的SIM,成为了现在淘宝、天猫上的主模型。既然已经放量,说明还是有一些干货,ETA相比SIM,最主要的改进是在GSU阶段对检索方式的改变,将SIM简单的基于类目的检索,变成item embedding经过SimHash后,基于汉明距离的检索,两者的本质区别在于ETA的检索完全是基于模型生成的item embedding,是e...
本文以“ETA 物理认知模型”为导引,以高中物理“静电场”单元为例,重点阐述教学设计的几个要点,包括教材次序的重构,教学素材的优化,教学过程的逻辑显化,科学方法显化,课程思政的明示和暗示。由此概括出物理教学的“四美”:导入艺术之美、逻...
本文基于 ETA 物理认知模型,对物理教学中大中衔接问题进行探索研究,从早期学生认知中可能隐含的问题入手,分析高中课程内圆周运动向心加速度的例子,逐步过渡到天体椭圆运动的情形。本文主要从建立公理认知角度,对极坐标参考系的速度、加速度进行大...
三、ETA深度模型的关键技术 图卷积网络设计:设计适合交通网络特点的图卷积网络结构,考虑道路网络的复杂性和动态变化。 特征表示学习:探索有效的特征表示学习方法,将多源数据融合在一起,并提取关键的时空特征。 时序建模与预测:构建适应交通时序特性的RNN或LSTM结构,捕捉历史交通数据的时序依赖关系,并预测未来交通状态。
1.2 “ETA 模型”是大单元教学设计的导航图 “ETA 模型”和认知学的学习进阶理论（经验、映射、关联、系统、整合）表述非常相近。和辩证唯物主义的唯物论、认识论、方法论相契合，穆老师认为这和马克思主义哲学受物理学发展启发有直接关系。显然用所有物理老师熟知的语言体系建构教学论，比之舶来翻译教学论更能在...
ETA物理认知模型的处理端是指大脑对输入信号进行加工处理的过程。在这个过程中,我们会利用自身的经验、知识和推理能力对信息进行加工处理。ETA模型强调了信息的“熵”,即信息的不确定度和随机性。这意味着在信息处理过程中,我们需要充分利用自身的知识和经验,尽可能地减少信息的不确定度,使其变得更加可靠和准确。 ETA...
阿里ETA模型是一种用于长序列建模的模型，其主要特点和优势如下：解决长序列建模挑战：阿里ETA模型主要针对长序列建模中的计算复杂度和在线服务时间约束问题进行设计。通过引入SimHash检索机制，模型能够有效地从长序列中提取关键信息，降低计算复杂度。SimHash检索机制：ETA模型使用SimHash算法从长序列中提取TopK个...