CIKM 2019Please click here for GitHub link. Introduction 作者提出的觀點(diǎn)： 如何從會(huì)話中的交互中提取具有代表性的信息來...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：內(nèi)蒙古
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Rethinking the Item Order in Session-based Recommendation with Graph Neural Networks -
What Can History Tell Us? Identifying Relevant Sessions for Next-Item RecommendationCIKM 2019 Introduction 作者提出了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的方法來利用和整合短期用戶偏好和相關(guān)的長(zhǎng)期用戶偏好來進(jìn)行基于會(huì)話的推薦 不同的歷史會(huì)話對(duì)當(dāng)前會(huì)話中...
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ORDERED NEURONS: INTEGRATING TREE STRUCTURES INTO RECURRENT NEURAL NETWORKS
ICLR2019Please click here for GitHub link. Introduction Ordered Neurons（有序神經(jīng)元）可以使LSTM模型...
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23種設(shè)計(jì)模式及案例真誠(chéng)的，TNANKS。 個(gè)人Github-23種設(shè)計(jì)模式案例鏈接 創(chuàng)建型模式 工廠模式 工廠模式（Factory Pattern）是 Java 中最常用的設(shè)計(jì)模式之一。這種類...
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Towards Better Modeling Hierarchical Structure for Self-Attention with Ordered Neurons2019 EMNLPTencent AI Lab Introduction 結(jié)合了SAN和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）優(yōu)勢(shì)的混合模型在機(jī)器翻譯任務(wù)上的性能優(yōu)于兩種單獨(dú)的體系結(jié)構(gòu)。我...
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Graph Contextualized Self-Attention Network for Session-based RecommendationIJCAI2019 本論文在 Session-based Recommendation with Graph Neural Networks 論文的基礎(chǔ)上應(yīng)用了自注意力機(jī)制。...
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Attention Is All You Need本文為Google在2017年發(fā)表的一片關(guān)于注意力機(jī)制的文章。GitHub：https://github.com/jadore801120/attention-is-all-...
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從Seq2seq到Attention模型到Self Attention（一）近一兩年，注意力模型（Attention Model）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最受矚目的新星，用來處理與序列相關(guān)的數(shù)據(jù)，特別是2017年Google提出后，模型成效、復(fù)雜度又取得了更大...
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Leveraging Meta-path based Context for Top-N Recommendation with A Neural Co-Attention ModelKDD 2018, August 19-23, 2018, London, United KingdomGithub: https://github.com/librahu/...
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Gated Graph Sequence Neural NetworksICLR 2016Github地址：https://github.com/Microsoft/gated-graph-neural-network-samples Gated...
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The Graph Neural Network ModelIEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 20, NO. 1, JANUARY 2009 本文發(fā)表時(shí)間較早，介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相...
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STAMP: Short-Term Attention/Memory Priority Model for Session-based RecommendationKDD 2018, August 19-23, 2018, London, United Kingdom GitHub地址：https://github.com/uestcn...
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Session-based Recommendation with Graph Neural NetworksAAAI 2019 原作關(guān)于這篇文章的blog：https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/Github地址：https://github...
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Personalizing Session-based Recommendations with Hierarchical Recurrent Neural NetworksACM 2017本篇文章在 SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS 的基礎(chǔ)上加入了用戶標(biāo)識(shí)屬...
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SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKSICLR 2016本篇論文主要使用RNN建立基于會(huì)話的推薦系統(tǒng)。 Model 輸入向量為one hot encoding，經(jīng)過embedding層輸入到GRU layer。 ...
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評(píng)論較多，簡(jiǎn)書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)，加入我的微信群一起討論。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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[PyTorch] rnn,lstm,gru中輸入輸出維度本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默認(rèn)位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batc...
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先驗(yàn)概率，后驗(yàn)概率，似然概率，條件概率，貝葉斯，最大似然
總是搞混，這里總結(jié)一下常規(guī)的叫法： 先驗(yàn)概率： 事件發(fā)生前的預(yù)判概率?？梢允腔跉v史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，可以由背景常識(shí)得出，也可以是人的主觀觀點(diǎn)給出。一般都是單獨(dú)事件概率，如P(x)...
