Attention机制变体的介绍与对比 介绍Attention机制多种变体，对进行对比。包括hard attention和soft attention的对比，global attention 和 local attention的对比，bahdanau attention 和 luong attention的对比。 2021-09-06 机器学习 注意力机制 Hard Attention Soft Attention Global Attention Local Attention Bahdanau Attention Luong Attention
Attention机制的基本思想与实现原理 从人类注意力机制，到编码器-解码器框架的缺陷，引入注意力机制的必要性。详细介绍了Attention的基本思想，Attention Value的计算方法。 2021-09-01 机器学习 注意力机制 编码器-解码器
基于Encoder-Decoder框架实现Seq2Seq模型 分别介绍了Encoder-Decoder框架和Seq2Seq模型的结构，完成的工作，以及两者之间的关系。最后给予Encoder-Decoder的框架实现了Seq2Seq的模型，方便大家理解。 2021-08-26 机器学习 编码器-解码器 Seq2Seq
GAN的开山之作：Generative Adversarial Nets GAN是最近几年最火热的研究方向之一，本文讲解生成对抗网络第一次被提出的论文《Generative Adversarial Nets》 2021-03-11 机器学习 GAN 生成对抗网络
Google多任务学习模型MMoE MMoE是Google实践多目标学习的一个实验成果，本文对《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》论文进行了讲解，是一篇结合自己理解的论文笔记。 2020-11-11 机器学习 Multi-Task Learning MTL MMoE
阿里CVR预估模型ESMM ESMM是阿里巴巴践行多目标任务优化模型的一个实践成果，算法紧密结合阿里的电商场景，是一个非常巧妙的模式。本文通过介绍CVR预估过程中存在的问题和挑战，讲解了阿里ESMM算法的模型结构、损失函数以及创新算法。 2020-11-06 机器学习 ESMM Multi-Task Learning MTL CVR
多任务学习(Multi-Task Learning) 本文介绍为了满足业务上的多目标学习，实践多任务学习的多种方法的介绍和优缺点对比，讨论了多任务学习的实现机制以及多任务学习的有效性。 2020-10-25 机器学习 Multi-Task Learning MTL 多目标学习 多任务学习
计算广告|6.多方数据变现-程序化交易 这是刘鹏老师计算广告课程的笔记，这部分主要讲解程序化广告，介绍了程序化交易的三种类型：优选PD、私有市场PMP、程序化直投PDB。介绍了程序化广告中多个产品角色，包括：广告交易平台ADX、需求方平台DSP、供给方平台SSP和数据管理产品DMP。 2020-06-22 计算广告 计算广告 程序化交易