Yuchen Han

前言 上上上次组会研一学长汇报了一篇数据集文章：MIND: A Large-scale Dataset for News Recommendation，是微软为新闻推荐而发布的一个数据集。在听汇报时我发现这个数据集非常符合我的需求： [Read More]

前言 这篇博客的初心 : 最近读的论文又用到LSTM了，发现对这些深度学习模型我还是只了解皮毛(前向传播)，不了解其底层原理(如参数的更新)，而我从接触深度学习开始就对反向传播充满了好奇，感觉这是个很难理解的事情。所以建立这篇博客慢慢从矩阵求导开始，慢慢推导所有深度学习模型的底层原理，从而加深自己的理解。 这篇博客内容 : 包括部分深度学习所需数学知识，以及各种深度学习模型(DNN,RNN等)的原理推导。 [Read More]

前言 为什么写这个博客？ 大四上学期空余时间颇多，又因自身高数知识较薄弱，所以蹭了学院开的高数强化（学分课）。授课内容包括考研数学（高数，现代，概率论)重点题型及做题技巧。虽然课程以做题技巧为导向，但依旧可以收获颇多重要数学知识，例如多元函数的极限、连续、可微,以及使用泰勒展开求极限等。 最近换了个更易于使用的博客平台，改变之前“各种折腾美化，却忽视更新博客内容”的策略。决定将更多的心思用在博客内容的创作上。其中，对于磕盐人员来说，数学公式的使用（Latex）的重要性不必多言，我也使自己的博客支持了数学公式(MathJax)。关于数学的博客必然少不了数学公式的输入(Lolimay)，所以通过更新这篇博客，既可以提高我的数学基础，也可以提高我对LaTeX语法的熟练程度~ 这个博客是什么样的形式？ 大概只有两种形式，题目&解答 和 部分重要定理总结 [Read More]

matlab与c的不同 逻辑运算 或’|’，与’&’ 取整运算 取下整:floor(a) 取上整:ceil(a) [Read More]

1 背景 目前的众多推荐算法不能很好的用到新闻中潜在的语义信息 新闻推荐有很高的时间敏感性，新旧更替很频繁，使传统的以ID为基础的协同过滤效果降低 根据用户的历史浏览信息来动态衡量候选项目是解决新闻推荐的关键因素 传统的语义模型/主题模型都是基于词的共现/词簇结构，不能很好地发现潜在的知识 [Read More]