负责实验验证深度模型各特征embedding的不同大小的效果并选择合适长度,Wide&Deep模型实验选择合适交叉特征放入Wide端,NN模型docid,userid向量预加载;
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技能:熟练掌握Java、Python编程;能够运用机器学习、深度学习解决实际项目问题;熟悉VGG、Inception、Resnet、DenseNet等基础网络结构;了解R-CNN、F-RCNN、YOLO、SSD等物体检测/分割模型的结构及使用;
了解Q-learning、Sarsa、DQN、Double DQN、Policy Gradient、Actor Critic(DDPG、A3C、DDPG)等算法
语言:CET-4,掌握基本的听说读写能力