檢索匹配：深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

檢索匹配：深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖推薦搜索案例演進廣告歷史深度機器小結(jié)模型第章深度學(xué)習(xí)機器訓(xùn)練應(yīng)用分布式檢索設(shè)計關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要1.聚焦互聯(lián)網(wǎng)三大核心業(yè)務(wù)，詳細闡述了檢索匹配的理論和演進歷史。2.通過落地一個基于深度學(xué)習(xí)算法模型的分布式機器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)案例來加深讀者理解。3.隨書免費贈送全部案例源代碼和超過180分鐘的高清學(xué)習(xí)視頻。讀書筆記讀書筆記錯別字有不少，不過不影響閱讀體驗。目錄分析第2章深度學(xué)習(xí)簡介第1章深度學(xué)習(xí)時代第1部分理論準備第1章深度學(xué)習(xí)時代1.1深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展1.2深度學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用1.3深度學(xué)習(xí)模型分類1.4模型服務(wù)中臺1.5分布式機器學(xué)習(xí)1.6深度學(xué)習(xí)軟件框架1.7小結(jié)第2章深度學(xué)習(xí)簡介2.1生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.3業(yè)務(wù)問題建模2.4DNN的擬合能力2.5DNN的學(xué)習(xí)方式2.6CNN與RNN2.7小結(jié)第3章標簽拼接第4章特征處理第5章模型構(gòu)建第6章模型訓(xùn)練與預(yù)測第2部分設(shè)計與實現(xiàn)第3章標簽拼接3.1時間窗口3.2延遲反饋3.3樣本集介紹3.4小結(jié)第4章特征處理4.1特征分類4.2特征體系4.3原始特征拼接4.4明文特征抽取4.5特征ID化4.6代碼說明4.7小結(jié)第5章模型構(gòu)建5.1DNN求解5.2模型層5.3模型結(jié)構(gòu)5.4損失函數(shù)5.5優(yōu)化器5.6小結(jié)第6章模型訓(xùn)練與預(yù)測6.1模型評估6.2模型訓(xùn)練6.3模型預(yù)測6.4訓(xùn)練效果示例6.5模型優(yōu)化6.6GPU應(yīng)用6.7小結(jié)第7章檢索算法理論第9章DSSM理論與實現(xiàn)第8章檢索算法演進第3部分高級深度學(xué)習(xí)模型第7章檢索算法理論7.1檢索算法抽象7.2有表示匹配7.3無表示匹配7.4內(nèi)容理解7.5用戶理解7.6小結(jié)第8章檢索算法演進8.1前深度學(xué)習(xí)時代8.2深度學(xué)習(xí)時代8.3小結(jié)第9章DSSM理論與實現(xiàn)9.1DSSM模型9.2DSSM實現(xiàn)9.3線上預(yù)測9.4ANN檢索9.5訓(xùn)練效果9.6模型優(yōu)化9.7小結(jié)第11章分布式機器學(xué)習(xí)設(shè)計與實現(xiàn)第10章計算機系統(tǒng)第4部分分布式機器學(xué)習(xí)第10章計算機系統(tǒng)10.1單機系統(tǒng)10.2分布式系統(tǒng)10.3分布式系統(tǒng)示例10.4分布式編程示例10.5小結(jié)第11章分布式機器學(xué)習(xí)設(shè)計與實現(xiàn)11.1機器學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計11.2分布式機器學(xué)習(xí)設(shè)計11.3常用的分布式學(xué)習(xí)框架11.4PSLite介紹11.5分布式訓(xùn)練實現(xiàn)11.6小結(jié)附錄作者介紹同名作者介紹這是《檢索匹配：深度學(xué)習(xí)在搜索、廣告、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。精