Memorization

Leetcode 139. Word Break （python+cpp）

Leetcode129WordBreak题目解法1：recursion(TLE)解法2：recursion+memorization(bottomup)解法3：recursion+memorization
努利！奋斗！·2024-01-01 08:24

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

Wide&Deep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（Memorization）和DNN模型的泛化能力（Generalization），从而提升整体模型性能。
单调不减·2023-12-20 03:55

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）文章目录【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（六）1.Memorization和Generalization2.Wide和Deep3.Cross-producttransformation4
笃℃·2023-11-27 22:00

Wide&Deep模型

文章提出了一种想法，将具有memorization（记忆）能力的Wide模型与具有generalization（泛化）能力的Deep模型进行组合。
安琪拉的小迷妹·2023-10-13 04:13

背诵不等于理解，深度解析大模型背后的知识储存与提取

自然语言模型的背诵(memorization)并不等于理解。即使模型能完整记住所有数据，也可能无法通过微调(finetune)提取这些知识，无法回答简单的问题。
疯狂创作者·2023-10-01 18:45

关于遍历，递归，Divide and Conque，回溯，Memorization和DP的一个小结

函数签名一般是没有返回值的，例如voidbacktrack(…)DivideandConquer:至下而上，对应Memorization和DP算法。函数签名一般有返回值，因为上一层调用需要。
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行·2023-09-24 12:21

Decoupling Knowledge from Memorization: Retrieval-augmented Prompt Learning

本文是LLM系列的文章，针对《DecouplingKnowledgefromMemorization:Retrieval知识与记忆的解耦：检索增强的提示学习摘要1引言2提示学习的前言3RETROPROMPT：检索增强的提示学习4实验5相关实验6结论与未来工作摘要提示学习方法在仍然遵循基于参数的学习范式的同时，通过诱导更好的小样本表现，在自然语言处理中掀起了波澜；学习中的遗忘和死记硬背问题可能会遇到
UnknownBody·2023-08-28 16:10

计算广告（十三）

它旨在解决推荐系统中的记忆（memorization）和泛化（generalization）问题。
爱学习的菜鸟罢了·2023-04-19 14:42

Wide&Deep论文翻译

通过特征交叉带来的Memorization(记忆能力)非常有效和可解释，然后generalization(泛化能力)需要更多的特征工程的成本。
独影月下酌酒·2023-04-19 01:17

推荐系统之Wide&Deep

前言Wide&Deep模型主要两个重要的概念就是Memorization和Generalization，wide层采用LR模型加上大量原始特征和叉乘特征作为输入，‘记忆’历史数据中曾共同出现过的特征对。
sigma2beta·2023-01-31 17:10

推荐排序模型2—— wide&Deep及python（DeepCTR）实现

wide&Deep模型重点指出了Memorization和Generalization的概念，这个是从人类的认知学习过程中演化来的。
端坐的小王子·2023-01-13 15:57

KNN-KG Reasoning Through Memorization:Nearest Neighbor Knowledge Graph Embeddings

摘要以往的知识图嵌入方法通常将实体映射到表示，并利用分数函数来预测目标实体，但它们难以推理罕见或新出现的不可见实体。在本文中，我们提出了一种新的知识图嵌入方法kNN-KGE，该方法使用预先训练的语言模型，通过k近邻对实体分布进行线性插值。我们根据实体嵌入空间中到知识存储的距离来计算最近的邻居。我们的方法可以允许显式地记忆罕见的或新兴的实体，而不是隐式地记忆模型参数。实验结果表明，我们的方法可以改善
小蜗子·2022-12-10 15:50

推荐系统论文阅读笔记（一）Wide & Deep Learning for Recommender Systems

wideanddeep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和DNN模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化2个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优
ObsidianL·2022-11-29 09:04

5.Wide & Deep Learning for Recommender Systems论文详细解读和代码实现

Wide模型用来从训练数据中学得出现频率高的特征或者特征组合，也就是论文提到的模型的memorization能力；Deep模型则用来从训练数据中学得出现频率低或者没出现过的特征组合，也就是论文提到的模型的
eligible-zzw·2022-11-28 11:41

GENERALIZATION THROUGH MEMORIZATION: NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELS

Abatract我们引入了kNN-LMs，它扩展了一个预先训练的神经语言模型（LM），通过与k个最近邻（kNN）模型线性插值。最近邻是根据预先训练好的LM嵌入空间中的距离进行计算的，并可以从任何文本集合中提取，包括原始的LM训练数据。定性地说，该模型在预测罕见的模式方面特别有用，如事实知识。总之，这些结果强烈地表明，学习文本序列之间的相似性比预测下一个单词更容易，而最近邻搜索是一种在长尾进行语言建
been_through·2022-11-22 05:31

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读文章目录[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读0x00摘要0x01论文概要1.1概括1.2文章信息1.3核心观点1.4名词解释0x02解读思路2.1Memorization
罗西的思考·2022-11-09 04:00

Leetcode 55. Jump Game

题目解法1:dfs+memorization（TLE）照例来讲这种解法应该是o(n)的但是不知道为啥会超时，莫非是我时间复杂度估计得不对？
努利！奋斗！·2022-03-18 10:49

推荐系统排序算法--Wide&Deep

wideanddeep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和DNN模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化2个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优
算法手记·2022-02-10 01:27

Types of Generalization，Can Memorization Generalize?

问题1：Memorizationcan'tgeneralize？由wide&deep文中定义：Memorizationcanbelooselydefinedaslearningthefrequentco-occurrenceofitemsorfeaturesandexploitingthecorrelationavailableinthehistoricaldata.Generalization,
shudaxu·2022-01-13 17:15

【论文学习】ICLR2021，鲁棒早期学习法：抑制记忆噪声标签ROBUST EARLY-LEARNING: HINDERING THE MEMORIZATION OF NOISY LABELS

论文来自ICLR2021，作者是悉尼大学的XiaoboXia博士。论文基于早停和彩票假说，提出了一种处理标签噪声问题的新方法。我就论文要点学习整理，给出我的代码实现，对论文中部分试验复现，并补充进行一些新试验。论文链接作者承诺代码开源，但目前暂未开源。文章目录一、理论要点二、公式推导三、效果对比四、我的代码及部分试验复现1，核心代码2，我的试验2.1，不同噪声率下观察“早停”的作用2.2，不同τ\
Brikie·2021-02-05 22:34

【paper reading】Wide & Deep Learning for Recommender Systems

所谓memorization就是基于用
小豆芽turbo·2020-10-10 18:33

Leetcode-70: Climbing Stairs (Fibonacci, DP, 尾递归，Memorization)

这题虽然简单，但非常经典。可供推敲处甚多。解法1:DP(时间复杂度O(n))，空间复杂度O(n))。#include#include#includeusingnamespacestd;intclimbStairs(intn){vectordp(n+1,1);//wecanalsouseint*dp=newint[n];dp[0]=1;dp[1]=1;for(inti=2;inums;inthelp
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行·2020-08-25 04:46

递归下楼梯方法 5: Binets 方法

这是一个有趣的做法，fibonacci数列计算转换为矩阵[1,1][1,0]的n次幂~https://leetcode-cn.com/explore/featured/card/recursion-i/258/memorization
Wyt_7998hh·2020-08-25 02:59

Wide & Deep、DeepFM系列算法原理与优缺点对比

一、Wide&Deep模型Wide&DeepLearning模型的核心思想是结合广义线性模型的记忆能力（memorization）和深度前馈神经网络模型的泛化能力（generalization）。
爆炒小青蛙·2020-08-16 05:26

Leetcode 343. Integer Break (python+cpp)

Leetcode343.IntegerBreak题目解析：解法1：recursion+memorization解法2：动态规划题目解析：本质上这道题目和322coinchange是一样的，只不过用自然数替换
努利！奋斗！·2020-08-10 19:55

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

推荐系统，与搜索排序问题类似，一个挑战是同时实现记忆memorization和泛化generalizationMemorization记忆，可以大致定义为：学习物品或特征的频繁共现，并利用历史数据中的相关性利用稀疏特征上的叉乘变换
枫色幻想·2020-08-06 13:08

论文阅读：《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》

AE%B0%20-%20Wide%20and%20Deep%20Learning%20for%20Recommender%20Systems/GooglePlay用的深度神经网络推荐系统，主要思路是将Memorization
卓寿杰_SoulJoy·2020-08-06 13:48

推荐系统笔记7-Wide & Deep Learning for Recommender Systems

一、摘要利用泛化线性模型和非线性特征变换来处理大规模回归和分类问题很常见，文章引入Memorization和Generalization，其中Memorization是指利用特征的交互，这里是wide部分
年少_当自强·2020-08-06 12:03

#论文 《Wide & Deep Learning for Recommender System》翻译

其中，通过关于交叉特征的wide模型，对特征间关系的memorization达到了有效和可解释的结果，但同时，也需要很多精力投入在特征工程上。
arthur503·2020-08-06 12:24

有效记忆与学习

原文的博客地址：http://mindhacks.cn/2009/03/28/effective-learning-and-memorization/对于你们看到这篇文章的人，我建议还是去看原文，我的这个只是代表了我个人的一些观点及理
lemonCode·2020-07-06 23:20

计算广告CTR预估系列(四)--Wide&Deep理论与实践

计算广告CTR预估系列(四)–Wide&Deep理论与实践计算广告CTR预估系列(四)–Wide&Deep理论与实践1.名词解释1.1Memorization和Generalization1.2Wide
轻春·2020-06-26 22:54

The PSM Unified Memorization of English words

ThePSMUnifiedMemorizationofEnglishwords,"PSM"istheabbreviationof"PronunciationSpellingandMeaning".Itisdescribedinthebook"SpecialEnglishVocabularybook:ThePSMUnifiedMemorization".SpecialEnglishVocabular
詹小虫·2020-04-13 06:38

4 sum

解题报告，这个做的比较绝望，用了twopoints,recursion,memorization==,思路很简单，就是边界条件比较难办，还有去重什么的，算是入门级吧publicclassSolution
yanyuchen·2020-03-18 21:44

2019-03-28

Wide&DeepLearningforRecommenderSystems(Google&Facebook推荐)1、背景文章提出的Wide&Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization
jessica涯·2020-03-16 11:17

Triangle

于是我用了recursion的方法来做，结果尼玛TimeLimit严重超时甚至加了Memorization都没有效果。
98Future·2020-03-11 21:39

杨辉三角与绳子问题

那么该位置的值,即:看到这个就很容易回想起动态规划中memorization,很显然,g
Teci·2020-02-19 08:22

tensorflow wide and deep模型

论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.07792模型核心思想:结合线性模型的记忆能力(memorization)和DNN模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化
空空格格·2020-01-07 12:27

Wide & Deep

wideanddeep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和DNN模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化2个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优
山的那边是什么_·2020-01-04 01:31

464. Can I Win

Medium这题真是，一开始看答案都看不懂,听讲解也听不懂.后来玩了一会儿回来看答案发现突然明白了.基本上是recursion+memorization的方法.用一个int[]state来表示现在每个ChoosableInteger
greatfulltime·2019-12-30 03:52

083-The Essence of Study-Domino Chain Reaction

andtest,atleastintheaspectofknowledge.It'sahardthing,actually.Becauseit'spronetobelostinendlessstudy,memorization
琳语007·2019-12-25 15:51

494. Target Sum

一刷题，暴力解必须要想得到吧，一般能dp的都是从dfs到+memorization到dp.对了如果实在不想用global变量的话可以写一个int[0]arr当参数穿，最后res=arr[0]返回就行。
greatfulltime·2019-11-05 18:17

个性化排序算法实践(五)——DCN算法

wide部分是手动特征交叉(负责memorization)，deep部分利用mlp来实现高阶特征交叉(负责generalization)，wide部分和deep部分jointtrain。
Jamest·2019-11-05 15:00

2016-《Wide&Deep Learning for Recommenders Systems》论文笔记

1.背景  本文提出Wide&Deep模型，旨在使得训练得到的模型能过同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力：  （若只有Wide部分，推荐具有极高的相关性而缺少泛化内容
肥了个大西瓜·2019-11-01 10:31

vivo 推荐算法、机器学习面经整理

概念理解Wide&Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力：记忆（me
love music.·2019-06-11 10:24

CTR预估 论文精读(六)--Wide & Deep Learning for Recommender Systems

文章目录Abstract1.Introduction1.1Memorization&Generalization1.2Wide&Deep2.推荐系统3.Wide&DeepLearning3.1TheWideComponent3.2TheDeepComponent3.3JointTraining4
dby_freedom·2018-12-19 14:03

论文阅读Wide & Deep Learning for Recommender Systems

0现有方法的不足现有wide模型memorization能力强，不具备generalization能力。
longlee·2018-12-02 19:44

tensoflow学模型-wide&deep(1)——google AI博客

当我们探索如何推进机器智能时，我们问自己这个问题-我们可以通过结合记忆（memorization）和泛化（generalization）的力量来教导计算机
简牧·2018-12-01 16:10

Algorithm: 有趣的动态规划

动态规划是bottom-top的方法，而备忘录法(memorization)则是top-bottom的方法。动态规划常见的降维方法是：滚动数组。
firehotest·2018-03-25 09:07

简单易学的深度学习算法——Wide & Deep Learning

1、背景本文提出Wide&Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力：记忆（me
zhiyong_will·2017-10-07 20:16

Careercup - Google面试题 - 5634470967246848

path in a N*N matrix maze from (0,0) to (N,N), assume 1 is passable, 0 is not, 3 is destination, use memorization
·2015-10-30 13:03
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他