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  1. 深度学习在CTR预估中的应用

  2. 深度学习在CTR预估的应用的PPT,目录如下: 1、当深度学习遇到CTR预估 2、传统主流CTR预估方法 3、深度学习基础模型 4、深度学习CTR预估模型 5、互联网公司深度学习CTR案例
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-28
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:zdz131148
  1. 2017阿里技术年度精选02

  2. AI/ 算法 1 60 年后的你长什么样?人脸老化三大技术探秘 1 世界级难题:把不同物品装进箱子,如何使箱子表面积最小? 7 号称史上最晦涩的算法 Paxos,如何变得平易近人? 20 在线视频衣物精确检索技术 35 如何送货最省钱?菜鸟自研核心引擎架构解析 41 人类与机器人,如何能像朋友一样愉快聊天? 52 阿里史上首款 AI 硬件设备,为何如此“听话”? 66 史上最全!阿里智能人机交互的核心技术解析 75 深度学习要多深,才能读懂人话?|阿里小蜜前沿探索 94 阿里妈妈首次公开自研
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-08-20
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:shengangneng
  1. 2018年密码芯片学术会议论文集

  2. 收录论文 3.1 An Efficient SCA Leakage Model Construction Method Under Predictable Evaluation……………………………………………………………………9 3.2 Anole A Highly Efficient Dynamically Reconfigurable Crypto - Processor for Symmetric-Key Algorithms …««««««……………………………20 3.3 Side
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-25
    • 文件大小:61865984
    • 提供者:sung1958
  1. 深度学习在CTR中应用

  2. 首先给出Wide&&Deep[1]网络结构:本质上是线性模型(左边部分,Widemodel)和DNN的融合(右边部分,DeepModel)。推荐系统需要解决两个问题:记忆性:比如通过历史数据知道”麻雀会飞”,”鸽子会飞”泛化性:推断在历史数据中从未见过的情形,”带翅膀的动物会飞”WideDeep是怎么解决这两个问题呢?比如现在有一个点餐推荐APP,我输入炸鸡(query),那么会给我进行推荐其他相关的食物(item),那么模型目地就是为了希望知道给定了query,消费item的概率,即:P(消费
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:550912
    • 提供者:weixin_38680957
  1. 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

  2. 本文来自于网络,本文将结合广告特殊的业务场景,介绍美团搜索广告场景下深度学习的应用和探索在计算广告场景中,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-throughRate)和转化率CVR(ConversionRate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对于提高流量变现效率,提升广告主ROI(ReturnonInvestment),保证用户体验等都有重要的指导作用。传统的CTR/CVR预估,典型的机器学习方法包括人工特征工程+LR(Log
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38627603
  1. 深度学习在CTR中应用

  2. 首先给出Wide&&Deep[1]网络结构:本质上是线性模型(左边部分,Widemodel)和DNN的融合(右边部分,DeepModel)。推荐系统需要解决两个问题:记忆性:比如通过历史数据知道”麻雀会飞”,”鸽子会飞”泛化性:推断在历史数据中从未见过的情形,”带翅膀的动物会飞”WideDeep是怎么解决这两个问题呢?比如现在有一个点餐推荐APP,我输入炸鸡(query),那么会给我进行推荐其他相关的食物(item),那么模型目地就是为了希望知道给定了query,消费item的概率,即:P(消费
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:550912
    • 提供者:weixin_38712874
  1. 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

  2. 本文来自于网络,本文将结合广告特殊的业务场景,介绍美团搜索广告场景下深度学习的应用和探索在计算广告场景中,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(ConversionRate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对于提高流量变现效率,提升广告主ROI(Return onInvestment),保证用户体验等都有重要的指导作用。传统的CTR/CVR预估,典型的机器学习方法包
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38731761