一文梳理序列化推荐算法模型进展 / 开普饭

前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处.那么,它有没有弱点呢?能不能改进呢? 本文介绍Transformer的改进版,TransformerXL.看看它用了什么方法,改进了Tra ...

本文介绍一篇比较小众但非常有意思的手绘草图识别的新文章<Multi-Graph Transformer for Free-Hand Sketch Recognition>,其实质是提出了一 ...

AI科技评论今天给大家介绍一本清华CoAI课题组新书:<现代自然语言生成>.本书由中国科学院院士.清华大学教授张钹亲自作序,创新工厂首席科学家周明博士.ACL/IEEE Fellow 李航 ...

来自:专知摘要 Transformers 在自然语言处理.计算机视觉和音频处理等许多人工智能领域都取得了巨大的成功.因此,自然会引起学术界和工业界研究人员的极大兴趣.到目前为止,各种各样的Trans ...

编者按:过去十年,得益于人工智能与机器学习的突破.算法与硬/软件能力的进步,以及拥有既多样又大量的语音数据库,用以训练多参数的.大规模的语音识别与合成模型,使得语音处理技术获得飞跃性进展. 随着端到端 ...

文本将序列推荐分为以下几个方面: 标准序列推荐长短期序列推荐多兴趣表示的序列推荐多行为序列推荐其他序列推荐一.标准序列推荐标准序列推荐指通过单行为序列挖掘用户表示的推荐算法.标准序列推荐算 ...

| 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品?如何将新上架的物品推荐给潜在的用户?这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动,统称 ...

在推荐系统中,用户行为序列化建模一直是个非常重要的话题,本文总结了近年来广告.推荐领域的十大序列化推荐算法,主要介绍每个算法的结构和其特点. 为什么进行序列化推荐? 传统的推荐系统,例如基于内容和协同 ...

近些年,随着深度学习理论,GPU 和 CPU 等计算机硬件,TensorFlow.Caffe.PyTorch 等算法平台的发展,深度学习算法在个性化推荐.计算机视觉.自然语言处理.语音识别等领域大放光 ...

嘿,记得给"机器学习与推荐算法"添加星标 | 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习现实生活中,一家公司通常拥有不同领域的业务,比如字节跳动有 ...

公众号来源:数学第六感(ID:Math-110) 好文赏析 [01]初中最值问题的19大类型 [02]一题多变/一题多问/一题多解/一一聚多 [03]一道二次函数经典题的50种问法 [04]椭圆中常 ...

一.基于知识图谱的智能推荐以知识图谱作为边信息生成推荐的价值在于:一方面可以提供更准确的推荐:另一方面可以对推荐结果进行解释. 知识图谱由实体和关系组成(以电影推荐为例):实体(用户.电影.演员.导 ...

对比学习的概念很早就有了,但真正成为热门方向是在2020年的2月份,Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR,用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA,甚至接近有监督模型的效果 ...

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