神经网络广泛应用于监督学习和强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中，大多数非线性隐藏层的数量可能很大；大约1000层。 DL模型比普通ML网络产生更好的结果。 我们主要使用梯度下降法来优化网络并最小...
当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，...
现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优...
Schneider, R., Bonavita, M., Geer, A. et al. ESA-ECMWF Report on recent progress and research directions in machine learning for Earth System observation and pr...
Self-supervised Graph Neural Networks via Diverse and Interactive Message Passing
b.如果X是2段文本（X1,X2），则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。
阿里的一本《强化学习实战--技术演进和业务创新》的可以有空阅览，18年10月出版的。在早几年大厂们都已经沉淀技术了，下面总结一些大佬们的建议。...
WSDM'23已公布录用结果，共收到投稿690篇，录用123篇，录用率为17.8% ，完整录用论文列表见WSDM'23 Accepted Papers。
「长期以来，神经科学一直是人工智能进步的重要驱动力。我们提议，为了加速人工智能的进展，必须投资于 NeuroAI 的基础研究。」
大家好，今天和大家分享一篇基于何恺明团队提出moco优化的算法。提出了一个监督学习和自监督统一的框架，表征能力更强，在多个下游任务上性能超越了 moco v3。...
