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Apr, 2022
采样加速排名学习: 最小计算复杂度的 Plackett-Luce 梯度估计
Learning-to-Rank at the Speed of Sampling: Plackett-Luce Gradient Estimation With Minimal Computational Complexity
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Harrie Oosterhuis
TL;DR
本文介绍PL-Rank-3算法，该算法具有可比较于最佳排序算法的计算复杂度，并且可以在任何标准排序可行的情况下应用于学习排序领域。该算法能够通过无偏梯度估计提高优化时间，而不损失性能。
Abstract
plackett-luce gradient estimation
enables the
optimization
of
stochastic ranking models
within feasible time constraints through sampling
→