双塔专题

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推荐领域(DSSM双塔模型): https://www.cnblogs.com/wilson0068/p/12881258.html word2vec word2vec笔记和实现理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型上面这两个链接能让你彻底明白word2vec,不要搞什么公式,看完也是不知所云,也没说到本质. 目前用的比较多的都是Skip-gram模型 Go

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Problem Description 给定a、b、c三根足够长的细柱，在a柱上放有2n(n<=200)个中间有孔的圆盘，共有n个不同的尺寸，每个尺寸都有两个相同的圆盘，注意这两个圆盘是不加区分的。尺寸相同的圆盘在一起。现在将这些圆盘移动到c柱上，在移动过程中可放在b柱上暂存。要求： (1) 每次只能移动一个圆盘； (2) a、b、c三根细柱上的圆盘都要保持上小下大的顺序。请问完成

【经典论文阅读10】MNS采样——召回双塔模型的最佳拍档

这篇发表于2020 WWW 上的会议论文，提出一种MNS方式的负样本采样方法。众所周知，MF方法难以解决冷启动问题，于是进化出双塔模型，但是以双塔模型为基础的召回模型的好坏十分依赖负样本的选取。为了解决Batch内负样本带来的选择性偏差问题，本文提出MNS方法融合了批采样和均匀采样。实验表明，配合这种负样本的采样的双塔模型的召回能力得到了明显提升。 1. 贡献本文提出一种新颖的负

双塔模型模型结构、样本选择、训练方式、线上服务、模型更新

召回模型目的是快速选取用户可能感兴趣的物品，凡事用户可能感兴趣的都取回来然后交给后续排序模型逐一甄别。双塔模型结构不止能使用id特征（能使用id之外的其他特征），用户侧能用画像等其他特征，包括离散特征和连续特征，物品侧除了id特征以外，还可以用更多其他特征，这是与矩阵补充、cf、swing等模型的区别。双塔有一个用户塔都是用户特征，有一个物品塔，塔可以用DNN，DCN等结构，最后计算

双塔模型在召回和粗排的区别

答案参考：推荐系统中，双塔模型用于粗排和用于召回的区别有哪些? - 知乎召回和粗排在不同阶段面临样本不一样，对双塔来说样本分布差异会使召回和粗排采取不一样的方式。召回打分空间是全部item空间，曝光只有很少一部分，同时双塔召回只是多路召回的一种，因此双塔会从几个方面优化：召回负样本选择，会采用一些策略进行负样本采样。粗排打分空间已经变小，曝光样本和打分样本差异相对较小，曝光对粗

双塔模型：微软DSSM模型浅析

1.背景 DSSM是Deep Structured Semantic Model (深层结构语义模型) 的缩写，即我们通常说的基于深度网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比如：搜索引擎检索，广告相关性，问答系统，机器翻译等。DSSM主要

简约低调的双塔风冷，散热效果还不赖，九州风神AK620上手

在DIY主机上面，CPU散热器是对平台性能影响很大的一个组件，不仅选择的时候要为CPU和机箱量体裁衣，而且用过一段时间也要做些清洁维护，这样才能确保CPU的性能表现。在散热器的选择上，风冷和水冷各有优势，仅就安装来说，一般风冷会更方便一些。目前我用的是AMD R9 3900X，这款CPU的多线程表现出色，只是散热方面要求较高，我之前用的是一款280冷排的水冷散热器，日常使用中，只需要4.1

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题目大意：给定A,B,C三根足够长的细柱，在A柱上放有2n个中间有空的圆盘，共有n个不同的尺寸，每个尺寸都有两个相同的圆盘，注意这两个圆盘是不加区分的(下图为n=3的情形）。现要将这些国盘移到C柱上，在移动过程中可放在B柱上暂存。要求: (1)每次只能移动一个圆盘； (2) A、B、C三根细柱上的圆盘都要保持上小下大的顺序；任务:设An为2n个圆盘完成上述任务所需的最少移动次数，

大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构 @推荐与计算广告系列

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Hanoi 双塔问题 ⁡ \operatorname{Hanoi\ 双塔问题} Hanoi 双塔问题题目链接： luogu P1096 ⁡ \operatorname{luogu\ P1096} luogu P1096 题目给定 A A A 、 B B B 、 C C C 三根足够长的细柱，在 A A A 柱上放有 2 n 2n 2n 个中间有孔的圆盘，共有 n n n 个

一文看懂推荐系统：召回06：双塔模型——模型结构、训练方法，召回模型是后期融合特征，排序模型是前期融合特征

一文看懂推荐系统：召回06：双塔模型——模型结构、训练方法，召回模型是后期融合特征，排序模型是前期融合特征提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，看书学不到推荐系统的关键技术。看书学不到推荐系统的关键技术。看书学不到推荐系统的

推荐系统遇上深度学习(一二四)-[美团]面向大规模推荐系统的双重增强双塔模型...

DSSM双塔模型原理及在推荐系统中的应用

文章目录 1.整体结构：2. 词哈希3. DSSM在召回和粗排应用4. 优化技巧 1.整体结构：原始的DSSM是在搜索CTR预估任务，大概分为： embedding层MLP层cosine相似度logitsoftmax层；其中Q代表搜索词(用户)，D1,2,…,n为检索文档(物料) 。如果将最左侧看作一个塔，并称为用户塔；那右侧就可以称为物料塔(或者物料塔1,2,…,n);