一、哈希表 哈希表(Hash Table):通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value,把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找...
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一、基本概念 定义:协同过滤, 基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向, 并预测用户可能喜好...
1、fm模型的优点 (1)在特征极其稀疏的情况下也能进行参数预估 (2)时间复杂度低,在线性时间复杂度下即可完成模型的训练和预估 (3)FM是一个通用预测器,可用于任何实数值...
安装MongoDB Ubuntu 20.04默认存储库中不提供最新版本的MongoDB,因此需要在系统中添加官方的MongoDB存储库。 首先安装gnupg软件包: sudo...
Word2Vec模型 介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在Lee Evaluation Corpus[https://hekyll.services.adelai...
论文标题:HGAT: Hierarchical Graph Attention Network for Fake News Detection论文链接:https://arx...
Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作,由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attentio...
sqlAlchemy是python中最著名的ORM(Object Relationship Mapping)框架了。 什么是ORM? 一句话解释的话就是,一种可以把model...
cnn中实现attention主要是有Sparial Domain和Channel Domainsoft-attention是可微的,可以通过梯度来实现
scrapy框架简介 Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的...
函数调用形式 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表,意思就是说,给一个编号,嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向量,嵌入向量反映了各个编号代表的符号之间的语义关系...
本文为转载,原文链接: https://wmathor.com/index.php/archives/1450/[https://wmathor.com/index.php/...
假设有一个算法,其预测某种癌症的准确率为99.9%。这个算法好吗?99.9%的准确率看上去很高,但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%,即使不训练模型而直接预测所有人都是健...
在推荐系统中,各种各样的特征里少不了Categorical Features,而它们往往要被转换成Embedding,才能被神经网络处理。通常,我们习惯给每个feature的...
Embedding(一下简化写为emb)是深度学习推荐领域中非常基础和关键的应用, 它直译为"向量化"或者"向量映射". 它的主要作用是: 将高维稀疏向量转换成低维稠密向量,...
本例子是训练了一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。这是一个高级示例,假定您具备文本生成(text generation)和 注意力机制(attent...