《Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书》Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书
电子书：
</div>《Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书》电子版地址
2022-10-26
85
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习
搜索推荐
算法
Learning Disentangled Representations for Recommendation | NIPS 2019 论文解读
近年来随着深度学习的发展，推荐系统大量使用用户行为数据来构建用户/商品表征，并以此来构建召回、排序、重排等推荐系统中的标准模块。普通算法得到的用户商品表征本身，并不具备可解释性，而往往只能提供用户-商品之间的attention分作为商品粒度的用户兴趣。我们在这篇文章中，想仅通过用户行为，学习到本身就具备一定可解释性的解离化的用户商品表征，并试图利用这样的商品表征完成单语义可控的推荐任务。
23862
0
0
|
5月前
|
机器学习/深度学习
移动开发
算法
【博士每天一篇文献-模型】Deep learning incorporating biologically inspired neural dynamics and in memory
本文介绍了一种结合生物学启发的神经动力学和内存计算的深度学习方法，提出了脉冲神经单元（SNU），该单元融合了脉冲神经网络的时间动力学和人工神经网络的计算能力，通过实验分析显示，在手写数字识别任务中，基于SNU的网络达到了与循环神经网络相似或更高的准确性。
32
1
1
|
5月前
|
机器学习/深度学习
算法
【博士每天一篇文献-综述】A wholistic view of continual learning with deep neural networks Forgotten
本文提出了一个整合持续学习、主动学习（active learning）和开放集识别（open set recognition）的统一框架，基于极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）的元识别方法，强调了在深度学习时代经常被忽视的从开放集识别中学习识别未知样本的教训和主动学习中的数据查询策略，通过实证研究展示了这种整合方法在减轻灾难性遗忘、数据查询、任务顺序选择以及开放世界应用中的鲁棒性方面的联合改进。
45
6
6
|
5月前
|
机器学习/深度学习
存储
人工智能
【博士每天一篇文献-综述】Brain-inspired learning in artificial neural networks a review
这篇综述论文探讨了如何将生物学机制整合到人工神经网络中，以提升网络性能，并讨论了这些整合带来的潜在优势和挑战。
53
5
5
|
5月前
|
机器学习/深度学习
算法
调度
【博士每天一篇文献-算法】Neurogenesis Dynamics-inspired Spiking Neural Network Training Acceleration
NDSNN（Neurogenesis Dynamics-inspired Spiking Neural Network）是一种受神经发生动态启发的脉冲神经网络训练加速框架，通过动态稀疏性训练和新的丢弃与生长策略，有效减少神经元连接数量，降低训练内存占用并提高效率，同时保持高准确性。
60
3
3
|
5月前
|
机器学习/深度学习
存储
算法
【博士每天一篇文献-综述】Continual lifelong learning with neural networks_ A review
这篇综述论文深入探讨了神经网络在终身学习领域的研究进展，包括生物学启发的概念、终身学习方法的分类与评估，以及未来研究方向，旨在解决神经网络在学习新任务时如何避免灾难性遗忘的问题。
63
2
2
|
机器学习/深度学习
算法
Keyphrase Extraction Using Deep Recurrent Neural Networks on Twitter论文解读
该论文针对Twitter网站的信息进行关键词提取，因为Twitter网站文章/对话长度受到限制，现有的方法通常效果会急剧下降。作者使用循环神经网络（recurrent neural network，RNN）来解决这一问题，相对于其他方法取得了更好的效果。
125
0
0
《Understanding,generalisation,and transfer learning in deep neural networks》电子版地址
Understanding,generalisation,and transfer learning in deep neural networks
89
0
0
《Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation》电子版地址
Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation
71
0
0
《Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution》电子版地址
Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution
84
0
0
热门文章
最新文章
1
多中心容灾实践：如何实现真正的异地多活？
2
Canal 数据同步（应用场景） | 学习笔记
3
你用过的网站前端优化的技术有哪些？
4
Confluence 6 那些文件需要备份
5
解决LR-Controller场景下1个用户运行出错
6
[IOS]本地化
7
Visual Studio Extensions for SharePoint Services, Really Cool !
8
基于链表编写“猫吃老鼠”
9
证码识别--type1
10
2012年我的关键词
1
「全网最细 + 实战源码案例」设计模式——外观模式
94
2
《迈向绿色智能：探寻人工智能硬件可持续发展之路》
38
3
《光存储与3D存储：开启人工智能硬件存储新时代》
25
4
《解锁AI潜能：深度挖掘工程数据宝藏》
34
5
《深度解析：VAEs如何重塑数据生成与重建格局》
34
6
《AI 造梦：解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》
27
7
jQuery+Slick插件实现游戏人物轮播展示切换源码
21
8
网安入门之MySQL后端基础
32
9
【03】优雅草央千澈详解关于APP签名以及分发-上架完整流程-第三篇安卓APP上架华为商店后面的步骤-华为应用商店相对比较麻烦一些-华为商店安卓上架
31
10
OpenHands：能自主检索外部知识的 AI 编程工具，自动执行命令、网页浏览和生成代码等操作
56