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Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-29 01:13:53【】1人已围观

简介YoutubeDNN經典論文最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807  買粉絲

Youtube DNN經典論文

最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629

跟著大佬又回顧了一下,發現之前真的只能算是一知半解,趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下,可能還會有一些錯誤。

論文講解了在召回和精排兩個階段的模型:

召回:

先從特征說起:用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶搜索詞的embedding,用戶的地理位置、年齡等side_infomation,還有exampl_age這個需要解釋的特征

然后是模型:三層DNN

最后是training的loss:softmax做分類

serving的方式:nearest neighbor

里面其實有很多疑點:

1.example_age是什么

這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間(視頻點擊時間),但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念,也不知道用當前時間去減是啥意思,label是點擊那一刻打上去的,又不是訓練的時候;

所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間,表示用戶對新上架視頻的偏好,用這個特征去捕獲這個偏好了,在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好,畢竟這是召回階段,可以多召回些東西。(這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了?)

2.為什么要做多分類,而不是預測分,多分類的話有海量視頻,性能怎么保證

為什么要做多分類,而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分,這一點我是真的沒弄明白;

海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax,可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集,對子集計算logits,然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits

3.serving階段為什么不做多分類了,而是做nearest neighbor

這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么,user_embedding是最后一層relu之后的結果,比如是一個d維的向量;然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量,需要過一個d*d_N維的矩陣,這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding;如果是serving的階段依然是和每一列相乘,再算一個softmax,既然分母是一樣的,取指數的操作也是一樣的,那么就直接做點積就好了。

排序:

先從特征說起:當前排序的買粉絲的embedding,用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶和買粉絲的語言embedding,time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間,previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數(這里已經引入了負反饋的思路)

然后是模型:三層DNN

最后是training的loss:weighted logistic

serving的方式:e^(Wx+b)

這里面也有一些疑點:

1.training時候的weighted logistic是什么,為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)

這個點是我重讀的時候最沒理解的地方,先嘗試寫一下,這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么,那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x;這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率;在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重,至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的,我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211;但是如果能夠接受這個odds的話,那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx),后者就是serving的目標;

再說W*p/(1-p)是什么,這里W權重是這條視頻的時長T,那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望,E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望,這里如果用到電商里用price去加權,得到的應該也是對price的預估。

谷歌應用服務有哪些

Google這個公司現在已經是“家大業大”了,他們總是隔三岔五地推出一些新鮮的服務,讓業界跟著也興奮一把。不過歷年來Google所發展出來的服務和軟件實在太多了,究竟他們已經有了什么服務?現在就來看看吧。

Add to Google

這是一個提供網頁信息的站點,主要的功能是把自己的主頁介紹給Google讓他收錄,而時間上較長,起碼一兩個月才會被Google收錄,但是一旦收了你的主頁,知名度會更快地上升。

Blogger

Google提供的Blog服務,現在已經有中文版本了,大家可以上去安個家,把地址寫到本文評論讓大家去瀏覽。

Froogle

這是一個專業的引擎,可以輸入你想要購買的東西,然后得到符合關鍵詞的結果出來,可以比較一下各個購物網站不同的價格,挑選最合適的地方進行購買。

Gmail

Gmail是是Google提供的當前最流行的免費郵件服務,提供了超過2GB的儲存空間。

Google AdSense

Google提供的廣告服務,你是否遇到有不知來源的IP經常惡意點擊你的廣告,而你無法知道IP所以無法禁止,你是否想知道你的廣告在哪個或者哪些頁面點擊率最高,而又不受渠道數量的限制,它主要針對Google Adsense的規則,在不違反規則的前提下為用戶提供及時詳細的廣告點擊統計信息。

Google AdWords

Google提供給商家的特殊廣告站點,只要有人點擊這里就會按一定規則向商家收費,算是網絡上的分類廣告。

Google Alerts

這是一個新聞定制站點,可以通過郵箱定制你需要的內容,然后得到相關的訊息。

Google Analytics

Google推出的免費提供的網站統計服務,只需要簡單注冊,即可幫助站長分析自己的站點情況,而且里面的內容非常詳細,不光小網站有用,大網站更是可以作為一個參考的指標。

Google Answers

Google Base

這個服務相對于Google其它服務的專業化,或許顯得比較雜亂,里面也是可以讓我們提交不同的信息給Google,讓它出現在Google的搜索里面。

Google Blog Search

這是一個針對Google博客的搜索服務,專門收集其中的海量信息。

Google Book Search

Google的書籍搜索服務,其實也是Google引擎的一個小延伸而已,不過在這里搜索到的結果比較專業和集中。

Google Bookmarks

Google的在線網絡書簽服務,整合了Google工具條4.0和Google搜索歷史,此服務還處于beta測試階段,目前看到的Google Bookmarks還沒有共享功能,類似個人網上收藏夾。

Google Calendar

Google的日歷服務,可以很方便地管理自己生活上的行程安排,例如參加會議的時間、看病的預約時間、約會時間、吃飯訂餐時間等等。可以將一個人的所有行程都管理起來。

Google Catalogs

Google做的郵購搜索服務,對于國人來說好象用處并不是特別地大。

Google Code

Google用來推廣及發展開源軟件的一個服務,一個適合程序員的源代碼公開站點。

Google Code Search

Google代碼搜索可以用來搜索各種函數的定義以及相關的示例代碼,還可以直接使用普通的表達式搜索以獲得更精確的結果。

Google Compute

Google的網格計算,可以將一些超大規模的計算量分散到全球不同國家地區的電腦上,以盡快得到結果,這是些有益全球的計算,希望有電腦的朋友都參加。

Google Desktop

這是一個放置在桌面上的工具條,在這個工具條里可提供新聞,天氣,Email等小程序,了解最新的信息。

Google Directory

Goolge制作的超大型人工分類目錄,讓網頁根據重要性來排列。目錄搜索服務可滿足那些想要瀏覽某特定主題下相關信息的用戶。

Google Earth

這項服務提供了地球上大部分地區的衛星圖片查詢,尤其是大城市的圖片更加地多,讓你如宇航員一般身臨其境,足不出戶也可了解世界各地。

Google Groups

Google提供的群組服務。利用它你可以創建郵件列表、閱讀新聞或者是和志同道合的用戶分享你感興趣的東西。

Google Homepage

是Google提供的主頁服務,你可以定制它,它提供了天氣、新聞、占卜等各種各樣的服務。

Google Image Search

Google的圖片搜索,幾乎是Google最早的服務了,這是它的圖片搜索頁面,相信大家都用過吧,圖片搜索的精確度還是不錯的。

Google Labs

Google實驗室的一些服務鏈接,從這里可以看到它們又有什么天才的發明。

Google Local

Google本地搜索,通過這一服務,用戶可以使用關鍵字搜索在特定的城市查找某一類型的公司,并在電子地圖上顯示這些公司的具體位置。這項服務現在有了中國版本。

Google Maps

Google地圖搜索服務,讓你瀏覽到世界各地的地圖、公路等信息,比較上面提到的衛星地圖來說,比較傳統。

Google Mobile

Google手機上網用戶的服務,只要手機能連上這外網站,即可象用PC一樣搜索圖片、關鍵字等信息。

Google Movie Showtimes

Google提供的電影上映時間搜索服務,只要輸入一個地方的郵政編碼或地址,就可以搜索到當地的電影院及電影的上映時間。

Google News

Google新聞站點,將最新的新聞呈現在大家的眼前,上面的所有新聞都是由Google特定的電腦自動聚合的。

Go

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职业:程序员,设计师

现居:甘肃张掖肃南裕固族自治县

工作室:小组

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