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模型基础与推理
机器学习与推荐系统
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张量按轴求和在模型计算中表示什么,如何确定归约维度?
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Online Softmax 如何在流式或分块输入上保持数值稳定?
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6263
RankMixer 如何组织特征 Token 交互与逐 Token 前馈,与注意力路线有何取舍?
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6266
如何约束全连接变换得到近似正交的表示或子空间?
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DIN 如何根据候选目标激活用户历史兴趣?
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6268
多尺度注意力如何在不同分辨率或层级之间组织信息交互?
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注意力权重过度集中时如何判断并缓解信息覆盖不足?
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注意力权重过度集中时如何判断并缓解信息覆盖不足?的复习状态
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6270
AdaLN 如何通过条件调制归一化特征,为什么适合时间条件注入?
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AdaLN 如何通过条件调制归一化特征,为什么适合时间条件注入?的复习状态
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6273
推荐模型如何统一行为序列与非序列特征交互,OneTrans 与分离路线有何取舍?
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机器学习与推荐系统
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推荐模型如何统一行为序列与非序列特征交互,OneTrans 与分离路线有何取舍?的复习状态
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DeepNorm 如何结合残差缩放与初始化改善深层 Transformer 训练?
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DeepNorm 如何结合残差缩放与初始化改善深层 Transformer 训练?的复习状态
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6260
张量按轴求和在模型计算中表示什么,如何确定归约维度?
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张量按轴求和在模型计算中表示什么,如何确定归约维度?的复习状态
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