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...
长序列建模(一):阿里ETA(End-to-end Target Attention)模型204 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、阿里的UC),是否也有效果。先说结论:无论用来做召回,还是用来做线上的rank,ETA线上实验AB都是有效果的,点击量提升大概5.28%,其中rank模型提升在1.5...
ETA的主要思路是使用SimHash替换SIM GSU中的类别索引方法,使用的item embdding是模型本身生产的,解决了前面的目标不一致和更新频率不一致问题。接下来介绍下具体的实现原理。 2. SIM改进版——ETA模型 前面提到,ETA主要是将SimHash应用到GSU索引模块,因此在介绍ETA之前,先介绍下什么是SimHash。 什么是SimHash 在许多场...
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...
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...
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...
在本文中我们提出了一种 Efficient Target Attention(ETA)模型,设计了新的 Target Attention 算子,通过 Hash 函数实现以低成本的位运算来大大降低 Attention 的计算复杂度,从而实现端到端地对用户长期行为进行建模。 Efficient Target Attention(ETA)模型于 2021 年初已推全成为淘宝首页信息流推荐的排序主模型,线上 A...
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。
ETA的核心改进在于使用SimHash算法从长序列中提取Top-K个item，通过离线缓存item的SimHash表示，实现在线预估时快速计算汉明距离，从而有效降低检索阶段的计算复杂度。ETA的实验结果显示，在不明显影响效果的情况下，耗时显著降低，且与SIM相比，ETA在CTR和GMV等关键指标上有所提升。总结而言，ETA模型通过引入...