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针对NN难以处理离散特征的问题,我们需要Large Scale Embedding的技术进行解决。Embedding最早在NN上的应用是在NLP的问题上,当时研究者们使用Embedding的技术将每个单词映射到一个低维空间,通过concat,sum,poolling,convolution等方式形成等长的最底层输入,然后使用标准的深度神经网络进行训练。随后在越来越多的领域用上了Embedding技术,推荐是一个典型的场景,限制波尔兹曼机(RBM)在提出之初就曾使用Embedding尝试解决协同过滤问题。最近,谷歌发表描述如何使用大规模Embedding技术在Youtube上向数以十亿计的用户推荐数以亿计的视频,在他们的工作中,他们同时对每个用户与视频进行Embedding,之后把用户观看历史、搜索历史等视频的向量通过求和变成特征,继而进行深度学习,获得了比较大的成功。

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文章很多苹果用户在使用苹果手机的时候,为了更好地管理手机或者实现手机、电脑资源传输的时候都会使用itools。比如,用itools将电脑的视频导入到iPhone,方便自己闲暇时观看。但是,不少苹果新用户就问到itools导入的视频在哪里?有些用户说在手机里找不到。为此,本文将告诉大家itools导入的视频放在哪里,帮助用户们正常观影。

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