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    每秒10亿次更新、实现秒级同步延迟,腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会

    机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习时代的推荐系统,腾讯完成了「破局」。 在现代社会,网络购物、订餐以及其他各种形式的在线消费已经成为了日常生活的重要组成部分。在享受便利生活的同时,人们有时不得不受困于浩瀚复杂的信息和数据。这时,对个性化和智能化推荐系统(Recommender System)的需求变得日益强烈。这些系统能够有效解决信息过载问题,根据用户历史偏好和约束更精准地推荐个性化物品,从而提升用户体验。而随着深度学习应用的爆发式发展,基于深度学习的推荐得到了越来越多的关注。 深度学习推荐系统(D

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    突破百万亿参数规模,追求极致的效率和性价比:华人团队开源首个异构并行推荐系统训练框架Persia

    机器之心专栏 机器之心编辑部 Persia打破了前几代的推荐训练框架(同构的)设计思路,首次采用异构的设计思路,更合理地配置了CPU和GPU,实现了极致化的性价比。 个性化推荐是互联网行业提升 DAU (Daily Active Users)和收入的核心技术手段。随着深度学习的广泛应用,现代的推荐系统通过神经网络变相地「记住」用户的行为习惯,从而精准预测出用户的喜好。在移动互联网普及之后,用户的行为数据呈现几何级数增加,单位时间内产生和收集的用户行为数据更是极其庞大,因此需要更大的模型来对用户的兴趣编码。更

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