推薦系統(tǒng)玩家 之 因子分解機(jī)FM（Factorization Machines）
IP屬地：河南
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推薦系統(tǒng)玩家 之 因子分解機(jī)FM（Factorization Machines）
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可擴(kuò)展個(gè)性化排名的批量學(xué)習(xí)框架個(gè)性化排名列表的頂部鼓勵(lì)高精度 現(xiàn)有的方法：（1）為非光滑排序度量尋找光滑的凸代理听系，（2）直接修改更新過程以提高最高精度 問題：不能很好地?cái)U(kuò)展到大規(guī)模設(shè)置（由不準(zhǔn)確的逐點(diǎn)或成...
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基于因果嵌入的用戶興趣與推薦一致性分離問題：推薦模型基于觀測(cè)交互數(shù)據(jù)剔应，流行項(xiàng)目的從眾混合了用戶真正興趣时迫。 一致性取決于用戶和項(xiàng)目：（用戶和項(xiàng)目關(guān)系）一個(gè)用戶對(duì)不同項(xiàng)目的一致性不同，不同用戶對(duì)一個(gè)項(xiàng)目的一致性也不同...
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利用流行偏見的因果干預(yù)建議問題：流行偏差問題在數(shù)據(jù)上烟很，項(xiàng)目在交互頻率上呈現(xiàn)不均勻分布在方法上，協(xié)同過濾方法容易通過過度推薦熱門項(xiàng)目來(lái)放大偏見 如何利用流行偏差來(lái)提高推薦的準(zhǔn)確性？問題分解：（1）如何去...
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一種用于信息檢索的對(duì)抗性模仿點(diǎn)擊模型問題描述： 點(diǎn)擊模型：研究用戶和物品排名列表互動(dòng)木人，為學(xué)習(xí)排序模型提供了關(guān)于用戶反饋的更好理解。 點(diǎn)擊模型的關(guān)鍵：構(gòu)造關(guān)系 1.概率圖形模型（PGM）依賴于手動(dòng)分配的關(guān)系冀偶，且過...
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圖數(shù)據(jù)的對(duì)抗攻擊和防御：綜述型
圖對(duì)抗的難點(diǎn)：(1)與由連續(xù)特征組成的圖像不同进鸠，圖形結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征是離散的稠曼。很難設(shè)計(jì)出能夠在離散空間,中生成對(duì)立示例的高效算法。(2)敵對(duì)擾動(dòng)被設(shè)計(jì)為在圖像域中人類不可察覺客年，...
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量子化學(xué)的神經(jīng)信息傳遞解決問題：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(尤其是深度學(xué)習(xí))預(yù)測(cè)分子和材料的性質(zhì)本質(zhì)上霞幅，證明化學(xué)預(yù)測(cè)問題的有效機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠直接從分子圖中學(xué)習(xí)它們自己的特征漠吻，并且這種學(xué)習(xí)對(duì)于圖同構(gòu)是不變的。 ...
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對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖：保護(hù)信息免受攻擊解決問題：鄰域聚合范式為試圖提取敏感屬性的節(jié)點(diǎn)級(jí)信息的攻擊者暴露了額外漏洞 惡意攻擊者在推斷時(shí)途乃，偷取敏感信息 傳統(tǒng)GNN任務(wù)訓(xùn)練 推斷--> 節(jié)點(diǎn)攻擊或鄰接點(diǎn)攻擊 圖...
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BEGAN邊界平衡生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)解決問題：GAN訓(xùn)練模型較為困難 做法：BEGAN并沒有直接去估計(jì)生成分布 pg 和真實(shí)分布 px 的距離，而是估計(jì)兩者分布誤差的距離扔傅。 分布之間的誤差分布相近的話耍共，也可以認(rèn)...
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LSGAN:最小二乘生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)解決問題：解決傳統(tǒng) GAN 生成圖片質(zhì)量不高，訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題猎塞。 做法：將傳統(tǒng) GAN 的交叉熵?fù)p失函數(shù)換成最小二乘損失函數(shù) 本篇主要通過GAN對(duì)比來(lái)學(xué)習(xí)LSGAN 通過例子...
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基于公平分解的公平新聞推薦 對(duì)抗性學(xué)習(xí)由上圖可知問題：由于時(shí)尚新聞可能被更多的女性用戶點(diǎn)擊试读，而 NBA 新聞可能被更多的男性用戶偏好，所以模型可能傾向于只向女性用戶推薦時(shí)尚新聞荠耽，向男性用戶推薦 NBA 新聞钩骇。在這...
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翻譯模型簡(jiǎn)述翻譯模型：處理：知識(shí)表示與推理將實(shí)體向量表示（Embedding）在低維稠密向量空間中，然后進(jìn)行計(jì)算和推理铝量。 TransE: 多元關(guān)系數(shù)據(jù)嵌入通過將實(shí)體與關(guān)系嵌入到同一低維向...
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深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化的總結(jié)SGD：批量梯度下降對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，我們首先將其分成n個(gè)批量插爹，每個(gè)批量包含m個(gè)樣本哄辣。我們每次更新都利用一個(gè)批量的數(shù)據(jù)，而非整個(gè)訓(xùn)練集赠尾。即： η為學(xué)習(xí)率gt為x在t時(shí)刻的梯度力穗。...
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圖數(shù)據(jù)上的對(duì)抗攻擊與防御基本知識(shí)介紹
早期的對(duì)抗訓(xùn)練方法主要是應(yīng)用在圖像，語(yǔ)音和文本數(shù)據(jù)气嫁。因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是連續(xù)的当窗，對(duì)抗的樣本和噪音比較容易產(chǎn)生。 圖像有噪音擾動(dòng)寸宵，圖數(shù)據(jù)哪里來(lái)的擾動(dòng)崖面？ 舉個(gè)例子：在在線社交網(wǎng)絡(luò)中，水...
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VAT虛擬對(duì)抗訓(xùn)練參考論文：Graph Adversarial Training: Dynamically Regularizing Based on Graph Structure 功能介紹...
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圖對(duì)抗訓(xùn)練:基于圖結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)正則化（GAT）參考文獻(xiàn)：Graph Adversarial Training: Dynamically Regularizing Based on Graph Structure GAT在...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的對(duì)抗攻擊與對(duì)抗樣本對(duì)抗攻擊 對(duì)抗攻擊論文參考：《Intriguing properties of neural networks》《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有趣的特性》 《Threat of Adversar...