loss的设计对系统来说至关重要，最初采用用户侧和商品侧向量的夹角余弦，binary_crossentropy进行优化，无法得到满意的模型效果，依托深度模型强大的拟合能力，特征向量居然全部归零。随后重新对系统改进，主要是1.负样本构建；2.loss函数设计 这里主要讲第二点。 基于距离的损失函数--Hinge Lo
这是一道经典的双塔DP题,建议没学过双塔的人先去学了再来弄这题吧. 最初始的双塔题好像是ZOJ上的那道------搭建双塔 但我学了把那道题弄懂后,再来写这道题的时候,还是没有任何思路,可能是我蠢爆了........ 无奈之下我翻了好几个博客去找题解,但几乎所有博客上讲的都有点粗枝大
贡献 提出In-batch loss function 和 流数据频率估计方法。 双塔网络算法原理 利用双塔模型构架推荐系统，首先建立两个参数embedding函数，把query和候选item映射到k维向量空间，模型的输出为二者的embedding内积。 模型结构如图所示： In-batch loss function 推荐问题可以看作是，
给定A、B、C三根足够长的细柱，在A柱上放有2n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（下图为n=3的情形）。现要将这些圆盘移到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
原题地址 题目描述 给定A、B、C三根足够长的细柱，在A柱上放有2n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（下图为n=3的情形）。 现要将这些圆盘移到CC柱上，在移动过程中可放在BB柱上暂存。要求： （1）每次只能移动一个圆盘； （2）A、B、C三根细
