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贝塔西塔
专注人工智能在电商新零售领域的应用
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MMD和领域自适应学习
MMD 最大均值差异是一种基于核函数的分布差异度量方法,通过计算两个分布在 RKHS 中的均值嵌入距离来衡量它们的差异。它在领域自适应、生成模型评估和两样本检验等任务中具有广泛的应用。同时介绍MMD在领域迁移的应用,并提供pytorch代码demo原创 2025-03-06 11:34:59 · 933 阅读 · 0 评论 -
PLE多任务学习模型
腾讯推荐系统多任务学习,Shared Bottom, MoE, MMOE, PLE原创 2024-11-25 22:06:26 · 889 阅读 · 0 评论 -
Tranformer模型详解及源码阅读
详细介绍了transformer的各个模块,并思考各个模块为何这么设计。Position Encoding为什么是正余弦函数的形式?如何对位置进行编码?Position Encoding和Position Embedding的区别?为什么不乘以缩放因子容易落入梯度饱和区?原创 2024-05-23 22:14:45 · 1521 阅读 · 0 评论