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- 摘要 联邦学习使多方能够在不交流本地数据的情况下协作训练机器学习模型。 联邦学习的一个关键挑战是处理各方本地数据分布的异质性。 尽管已经提出了许多研究来应对这一挑战，但我们发现它们无法在具有深度学习模型... 摘要 联邦学习使多方能够在不交流本地数据的情况下协作训练机器学习模型。 联邦学习的一个关键挑战是处理各方本地数据分布的异质性。 尽管已经提出了许多研究来应对这一挑战，但我们发现它们无法在具有深度学习模型...
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- 前言 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。其实很多人对用户模型的概念比较模糊，用户模型更多是在产品生命周期中起关键作用，其结合数据、反馈、行为三个方面的信息总结概括出产品用户模型。 01 背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘宝搜索排序算分的对象是 <user, query, item> 三元组，我们从样本... 前言 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。其实很多人对用户模型的概念比较模糊，用户模型更多是在产品生命周期中起关键作用，其结合数据、反馈、行为三个方面的信息总结概括出产品用户模型。 01 背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘宝搜索排序算分的对象是 <user, query, item> 三元组，我们从样本...
- 一，激活函数 我们用激活函数，来表示不同强度的信号是否激活了神经元，这是这个名字的来由。 主要作用是提供网络的非线性建模能力。 也就是说，需要一个递增函数，定义域是R，值域是0到1的区间（开区间还是闭区间不重要）。 这个激活函数是用来把特征值转化成0-1的数的，这样，整个网络就不是简单的线性计算了。 然而实际上，激活函数本... 一，激活函数 我们用激活函数，来表示不同强度的信号是否激活了神经元，这是这个名字的来由。 主要作用是提供网络的非线性建模能力。 也就是说，需要一个递增函数，定义域是R，值域是0到1的区间（开区间还是闭区间不重要）。 这个激活函数是用来把特征值转化成0-1的数的，这样，整个网络就不是简单的线性计算了。 然而实际上，激活函数本...
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- 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机... 前言 学习算法一直以来是机器学习能根据数据学到知识的核心技术。而好的优化算法可以大大提高学习速度，加快算法的收敛速度和效果。本文从浅层模型到深度模型纵览监督学习中常用的优化算法，并指出了每一种优化算法的优点及局限性，同时其还包括了一阶和二阶等各种算法的形式化表达。 本文旨在介绍关于将最优化方法应用于机...
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