din和dien的论文通过很多业务相关的情景描述网络的设计演变，让人觉得非常practical，跃跃欲试呀
推荐系统遇上深度学习(二十四)--深度兴趣进化网络DIEN原理及实战！在本系列的第十八篇(https://www.jianshu.com/p/73b6f5d00f46)中，我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network...
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推荐系统遇上深度学习(二十四)--深度兴趣进化网络DIEN原理及实战！
在本系列的第十八篇(https://www.jianshu.com/p/73b6f5d00f46)中，我们介绍了阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network...
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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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david兄，请问方便透露您使用rank_sampled_softmax_loss的参数吗？num_sampled，num_resampled， resampling_temprature以及使用的sampler？目前我正在从Full softmax往sample softmax这块优化，感谢🙏～
深度语义模型在推荐系统中的应用实战（youtube dnn）--part1
前序：本文是对《 deep neural network for youtube recommendation》这篇paper的落地实战。本文重点不是解读paper，重点是和...
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关于线上serving这一点，我觉得paper在这个上讲的很模糊，可能并不是直接查近邻。Softmax实际上是最后一层输入和w相乘算出概率最大的item，对应到实际使用，最后一层输入即用户的embedding vector，w即item embedding矩阵，所以从公式上看应该是找内积最大，而不是直接用相似度计算topK。不过这个我还没实践过，没有对比具体差异，所以我也没法确定的这么说。。
深度语义模型在推荐系统中的应用实战（youtube dnn）--part3
背景：上文讲到离线model已经训练好了。接下来就是最重要的部分，在线应用部分拿效果。在个性化推荐算法recall的整体架构中，有比较简单的写kv，在线直接读取kv。如果应用...
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给作者赞一个，太棒了教程。
利用IntelliJ IDEA与Maven开始你的Scala之旅
一. IntelliJ IDEA安装及配置 1.1 IntelliJ IDEA下载及安装 首先在 CHOOSE YOUR EDITION 这里选择Community版本，这个...
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利用IntelliJ IDEA与Maven开始你的Scala之旅一. IntelliJ IDEA安装及配置 1.1 IntelliJ IDEA下载及安装 首先在 CHOOSE YOUR EDITION 这里选择Community版本，这个...
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@MrGiovanni 看到了，很方便！感谢：）
Keras同时用多张显卡训练网络
Author: Zongwei Zhou | 周纵苇Weibo: @MrGiovanniEmail: zongweiz@asu.edu References. 官方文档：mu...
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Zongwei Zhou is a postdoctoral researcher at Johns Hopkins University supervised by Dr. Alan Yuille. He received his Ph.D. in Biomedical Informatics at Arizona State University supervised by Dr. Jianming Liang. He has also spent time at Mayo Clinic, University of California, Berkeley, and Université de Montréal. Drawing upon the realms of biomedical informatics, computer vision, and deep learning, his research focuses on developing novel methodologies to minimize the annotation efforts for computer-aided diagnosis and medical imaging.
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您好，有个问题想请教一下哈：
2.实现下：
with tf.device("/gpu:0"):
M = unet(input_rows, input_cols, 1)
这里是gpu:0
而官方文档的mult_gpu_model示例下是：
# 实例化基础模型（或「模板」模型）。
# 我们建议在 CPU 设备范围内执行此操作，
# 以便让模型的权值托管在 CPU 内存上。
# 否则，他们可能会最终托管在 GPU 上，
# 这会使权值共享变得复杂。
with tf.device('/cpu:0'):
model = Xception(weights=None,
input_shape=(height, width, 3),
classes=num_classes)
请问是否有区别呢？我对tf.device不太熟悉，烦请指教！Keras同时用多张显卡训练网络
Author: Zongwei Zhou | 周纵苇Weibo: @MrGiovanniEmail: zongweiz@asu.edu References. 官方文档：mu...
