Problem：使用softmax时，目标类太多（数万级以上，典型NLP环境），训练时logits的计算量太大，导致使用极大似然估计的时间代价令人难以忍受；下面探讨如何有效解...
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softmax with candidate sampling -
推荐算法炼丹笔记：CTR点击率预估系列入门手册
作者：九羽 来源：炼丹笔记 CTR预估系列家谱 炼丹之前，先放一张CTR预估系列的家谱，让脉络更加清晰。 （一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估 ...
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Excel数据透视表最全干货都在这里了（合集，值得转发收藏）
（友情提醒，多图，请在wifi下观看！流量壕请无视本条） 有些朋友后台给小奚留言说很喜欢之前讲的透视表内容，问能不能整理出一个Excel透视表的合集，只要是透视表的内容都能在...
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评论较多，简书回复也不太方便，如有问题麻烦关注下面的公众号，加入我的微信群一起讨论。公众号ID：小小挖掘机
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Hierarchical Attention Network for Document Classification原理概述
最近看了”Hierarchical Attention Network for Document Classification”一篇文章，也在网上找了一些资料结合理解，发现在...
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哔哩哔哩：李文举说
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机器学习必须熟悉的算法之word2vector（一）word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者，如果不能主动去熟悉该算法，应该感到脸红。本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccorm...
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机器学习、深度学习资料整理，实战经验总结：https://github.com/jacksu/machine-learning
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我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到N》系列。 它不会止于翻译和笔记，不会停留在语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“人工智能（AI）/机器学习（Machine Learning）/深度学习（Deep Learning）”领域之间的缓坡道。
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最近比较火热的深度强化学习
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机器学习，数据挖掘，深度学习，自然语言处理交流。欢迎大家投稿。
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分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术
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欢迎来到@产品专题，本专题汇集了30多万的小伙伴，每天有100篇优质文章的投稿，更有优质的产品社群。 @产品专题主要收录的是：产品、设计、技术、运营、体验、文档、工具、经验总结、项目总结等类型的优质文章。 专题投稿须知 1、所投稿的文章必须是原创作品，具有一定的可读性。 2、① App、软件推荐／评测类建议转投工具癖 ② 营销、文案类建议转投广告圈 ③ 职场成长类建议转投上班这点事儿 3、文章內不得有任何推广信息。包括但不限于公众号、微博、微信、豆瓣、QQ个人资料；不必要的外链；文章图片有微信水印、或者网站水印有推广嫌疑的。 4、本专题拒绝任何形式的全文转载内容。 专题投稿指南： https://www.jianshu.com/p/8bb3bcd951ce 专题主编：文俊粥 https://www.jianshu.com/u/0df55b412537 可添加主编微信：vk201205（文俊，备注：简书产品加群）
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分享NLP学问，做一个NLP的学习者，参与者，还有实践者。
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社交网络的搜索和推荐，及UGC的挖掘
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该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……
