今天学习的是一篇 2018 年 Airbnb 的一篇工业论文《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》，介绍的是 Word2Vec 在 Airbnb 推荐场景中的应用。大概内容就是从用户日志中抽取用户...
Word2Vec 是 Google 在 2013 年开源的一个词向量（Word Embedding）计算工具，其用来解决单词的分布编码问题，因其简单高效引起了工业界和学术界极大的关注。...
今天阅读的是 Google 同学 2019 年的论文《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》。
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zheng_Foreground-Aware_Relation_Network_for_Geospatial_Object_Segmentation_in_High_Spatial_CVPR_2020...
今天分享一篇发表在MICCAI 2020上的论文：Multi-scale Microaneurysms Segmentation Using Embedding Triplet Loss (原文链接：[1])。
随着深度学习模型复杂度和数据集规模的增大，计算效率成为了不可忽视的问题。GPU凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配。然而，由于服务器的显存非常有限，随着训练样本越来越大，显存连一个样本都容不下的现象频频...
MIND算法全称为：Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall，由阿里的算法团队开发。
《FairMOT：A Simple Baseline for Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，FairMOT主要就是基于JDE做的改进，可以简单的理解为，FairMOT是将JDE的YOLOv3的主干，......
本文是「小孩都看得懂」系列的第九篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！...
BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销：从10000个句子中找出最相似的句子对，大概需要5000万(C100002=49,995,000)...
