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  • 面试AI技术内参-031经典搜索核心算法：TF 031 经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种先来介绍TF-IDF算法。 在信息检索（Information Retrieval）、文本挖掘（Text Mining）以及自然语言处理（Natural Language Processi
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  • 面试AI技术内参-004精读2017年EMNLP最佳长论文之一 004 精读2017年EMNLP最佳长论文之一irical Methods in Natural Language Processing），是由国际计算语言学协会**ACL** （Association for Computationa
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  • 面试AI技术内参-126复盘5计算机视觉核心技术模块 126复盘 5 计算机视觉核心技术模块 复盘 5 计算机视觉核心技术模块 今模块里，我们一起学习了12期内容，讨论了四个话题，这些话题主要围绕计算机视觉的基础知识和深度学习技术在这个领域的应用。 之所以这么安排，是因为没有深度学
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  • 面试AI技术内参-037查询关键字理解三部曲之分类 037 查询关键字理解三部曲之分类技术和基于机器学习的排序算法（Learning to Rank）。 经典的信息检索技术为2000年之前的搜索引擎提供了基本的算法支持。从中衍生出的TF-IDF、BM25还有语言模型（Language
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  • 面试AI技术内参-019SIGIR2018论文精读：偏差和流行度之间的关系 019 SIGIR 2018论文精读：偏差和流行度之间的关系2日在美国密歇根州的安娜堡举行。从今天开始，我将精选几篇大会上最有价值的论文，和你一起来读。 我先简单介绍一下这个大会。SIGIR从1978年开始举办，有40年的历史，是信息
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  • 面试AI技术内参-022CVPR2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？ 022 CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？PR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），在美国的盐湖城举行。CVPR大会从1985年开始举
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  • 面试AI技术内参-021SIGIR2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？ 021 SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？ 我们已经分享了SIGIR 2018的最佳论文，介绍了如何对推荐系统中的偏差进行建模，从而能够利用这种对偏差的理解，来更加准确地对待基于流行度的推荐结果。周
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  • 面试AI技术内参-024CVPR2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？ 024 CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？于排序的损失函数的有效优化》（Efficient Optimization for Rank-based Loss Functions）。 还是先简单介绍下论文
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  • 面试AI技术内参-061基于隐变量的模型之一：矩阵分解 061 基于隐变量的模型之一：矩阵分解 -内容特征的推荐模型。 这周，我们来看一类非常重要的推荐模型：**基于隐变量的推荐模型**。这类模型的优势是对用户和物品信息中的隐含结构进行建模，从而能够挖掘更加深层次的用户和物品关系。 什么
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  • 面试AI技术内参-107基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU 107 基于门机制的RNN架构：LSTM与GRU -地利用了文字的序列信息，从而能够对文本进行大规模的建模。在上一次的分享里，我们聊了对序列建模的深度学习利器"递归神经网络"，或简称RNN。我们分析了文本信息中的序列数据，了解了如何对文
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