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基于元学习的大规模无线系统优化
使用基于元学习的非凸优化方法，本研究旨在克服传统优化算法在大规模无线系统中复杂度过高的问题，并成功地优化了三种 6G 技术的性能，揭示了大规模情况下操作的未知方面。
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5 days ago
论影响函数、分类影响、相对影响、记忆和泛化
本文从化简计算的角度研究影响函数，讨论了少量参数下实现影响计算的假设，并证明影响值的符号可以指示训练点是记忆还是泛化，结果表明，即使是大规模的机器学习系统，影响函数也是可操作的，并且可以通过选择性地删除培训点来计算影响值，作为学习过程的一部
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a year ago
ICML
使用稀疏专家混合模型学习大规模通用用户表示
本研究提出了一种通用框架，名为 SUPERMOE，用于从多个任务中获得高质量的用户表示，具体方法是通过 MoE 变压器对用户行为序列进行编码，利用任务指标设计了新的损失函数，实验结果表明 OUR 方法在公共数据集和私有真实世界业务场景上取得
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2 years ago
ActivityNet Challenge 2017 总结
2017 年 ActivityNet 大规模活动识别挑战赛：结果和参赛者论文总结。
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7 years ago
从大规模数据中学习分段线性模型，用于广告点击率预测
本文介绍了一个用于大规模稀疏数据的 CTR 预测的工业级模型 LS-PLM，该模型能够在分布式系统中高效捕捉来自海量数据中的非线性模式，并在阿里巴巴在线广告系统中服务于数亿用户。
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7 years ago
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