Theme

深度学习

在不同类型与年份里，沿着「深度学习」继续阅读。

精选三篇

笔记2020年6月7日

【Papernotes】Applying Deep Learning to Airbnb Search

记录 Airbnb 将深度学习引入搜索排序时的数据、特征、模型迭代与线上经验。

搜索排名
深度学习
推荐系统

笔记2018年1月26日

论文笔记 4

梳理 CBOW、Skip-gram、负采样和子采样的模型结构、训练目标与效果。

深度学习
自然语言处理

笔记2017年12月25日

[译记]Word Embeddings

回顾词向量发展、语言模型目标、Word2Vec 架构与分布式表示的基本直觉。

深度学习
自然语言处理

完整时间线

笔记2020年6月7日

【Papernotes】Applying Deep Learning to Airbnb Search

记录 Airbnb 将深度学习引入搜索排序时的数据、特征、模型迭代与线上经验。

搜索排名
深度学习
推荐系统

笔记2018年1月26日

论文笔记 4

梳理 CBOW、Skip-gram、负采样和子采样的模型结构、训练目标与效果。

深度学习
自然语言处理

笔记2017年12月25日

[译记]Word Embeddings

回顾词向量发展、语言模型目标、Word2Vec 架构与分布式表示的基本直觉。

深度学习
自然语言处理

笔记2017年12月25日

[译记]Word Embeddings 2

比较分层 Softmax、负采样等方法如何降低大词表输出层的计算成本。

深度学习
自然语言处理

笔记2017年12月17日

论文笔记3

比较 AAE、ALI 与 BiGAN 的对抗推断目标、网络结构和表示学习方式。

深度学习

笔记2017年11月26日

论文笔记2

整理 LAPGAN、DCGAN 与改进 GAN 训练技巧的结构设计、实验发现和局限。

深度学习

笔记2017年11月5日

论文笔记

串联 GAN 开山论文、生成模型综述与条件 GAN，记录核心目标和训练方法。

深度学习

笔记2017年8月23日

吴恩达深度学习第三课笔记

记录误差分析、正交化策略、训练与测试分布，以及迁移学习的项目决策方法。

深度学习
机器学习

笔记2017年8月22日

吴恩达深度学习第二课笔记

整理正则化、初始化、梯度检查、优化算法与超参数调试等深度网络训练实践。

深度学习
机器学习

笔记2017年8月21日

吴恩达深度学习第一课笔记

梳理神经网络基础、向量化表示、损失函数、反向传播与浅层网络训练。

深度学习
机器学习