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为什么 L2 正则化能够缓解模型过拟合并使得模型更简单
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知识蒸馏在推荐系统的应用
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推荐系统系列（二）：FFM 算法理论与实践
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深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（下）
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图解 SimCLR 框架，用对比学习得到一个好的视觉预训练模型
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NLP 技术在金融资管领域的落地实践
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贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇
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推荐系统中稀疏特征 Embedding 的优化表示方法
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Netflix：使用 A/B 测试来找到最佳的插图
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搜索相关性算法在 DiDi Food 中的探索
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推荐系统中不得不说的 DSSM 双塔模型
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贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型
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使用嵌入来做个性化的搜索推荐：来自 Airbnb
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深度时空网络、记忆网络与特征表达学习在 CTR 预估中的应用
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深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法（上）
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透过现象看机器学习：奥卡姆剃刀，没有免费的午餐，丑小鸭定理等
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究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？
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基于强化学习的 Contextual Bandits 算法在推荐场景中的应用
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贝壳找房【语言模型系列】实践篇：ALBERT 在房产领域的实践
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