推荐系统现在最火的研究方向有哪些?比如Transformer、GNN这些技术怎么用在推荐里?
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用于药物推荐的图增强变压器的预训练_Python_Jupyter Notebook_下载.zip
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原来Transformer就是一种图神经网络,这个概念你清楚吗?.md
现为**南洋理工大学助理研究员的 Chaitanya Joshi 将为读者介绍图神经网络和 Transformer 之间的内在联系**。具体而言,作者首先介绍 **NLP 和 GNN 中模型架构的基本原理**,使用公式和图片来加以联系,然后讨论怎样能够推动这方面的进步。本文由智察机器人利用深度学习和知识图谱等技术, 从海量信息中自动发现并生成。共享此文前做了md标注,以期充分消化理解此文。
理解深度学习,包括最新的transformer和GNN
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GNN顶会论文汇总[代码]
本文汇总了近两年图神经网络(GNN)在各大顶会中的优秀论文,涵盖了可解释性、图Transformer、图结构等热门细分领域。文章精选了40篇论文,每篇论文均附有标题、会议信息和内容简介,为研究者提供了丰富的参考资料。论文内容涉及神经架构搜索、特征扩展、子图抽样、电商搜索应用、社交链接预测等多个方向,展示了GNN在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域的广泛应用。此外,文章还提供了获取论文和源代码的方式,方便读者进一步深入研究。
TKDE最新「神经推荐系统」综述论文
深度学习在计算机视觉和语言理解领域取得了惊人的成功,受此影响,推荐研究已经转向了基于神经网络的新推荐模型的发明。
时间序列预测gnn+transformer
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深度学习推荐系统经典算法总结
深度学习推荐系统经典算法总结,包含了传统机器学习领域和深度学习领域的经典推荐算法
精品--精选了千余项目,包括机器学习、深度学习、NLP、GNN、推荐系统、生物医药、机器视觉、前后端开发等内容。.zip
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毕业设计:基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究.zip
毕业设计
GNN_Attention_Mechanism
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GNN/GCN与Transformer结合的多模态对话情感识别项目
内容概要:本文详细介绍了一项旨在研究基于图神经网络(GNN/GCN) 和 Transformer 结构的多模态对话情感识别(ERC)项目的背景、方法及其实验细节。该项目利用IEMOCAP和MELD两个知名数据集作为基础,重点介绍了两种前沿模型——一种是以 M3NET为代表的基于GCN的低频与高频信号融合,另一种则是从图谱视角重构多模态情绪识别的 GS-MCC模型,并进一步探讨了将特定注意力机制融入GNN架构的方法。除此之外,还包括了有关如何设立实验环境的具体指导(例如使用VS Code搭建Windows系统下的运行环境)、关键性能评估标准(W-F1为首要衡量标准),以及对于不同阶段实验产出物的形式化输出(记录LOSS值变化图表和ACC、F1数值随时间波动的趋势)的要求。 适合人群:对深度学习特别是自然语言处理(NLP)感兴趣的研究者或高级工程师。 使用场景及目标:本指南适用于从事 ERC 相关科研工作的团队成员,帮助他们构建有效的解决方案,同时支持研究人员对比并验证新提出方法的有效性。 阅读建议:读者可以先通读全文把握整体流程和技术框架,之后重点关注具体的实验配置与评测标准部分,以便更好地理解和复制这一复杂但有价值的多模态处理流程。
李宏毅助教姜同学讲解GNN.pdf
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视觉Transformer
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NLP实践demo,包含了文本分类,对话机器人,Transformer, GPT实现,图神经网络GNN使用,对抗训练,摘要抽取等
NLP实践demo,包含了文本分类,对话机器人,Transformer, GPT实现,图神经网络GNN使用,对抗训练,摘要抽取,知识蒸馏,变分自编码器,快速文本检索,中文医疗QA 的pytorch实现
super-duper-transformer:在此版本库中,您可以找到NLP Transformer技术的一些超级duper实现
超级双变压器 在此存储库中,您可以找到NLP Transformer技术的一些超级duper实现。
Graph-Transformer-Networks(2023.2.1).zip
这是这两天跑过的GTN(Graph Transformer Networks)code,含有我调试通过的一些注释以及说明,请注意调试过的时间以及注释里面的解释。
Introduction to Graph Neural Networks.pdf
GNN在2022研究进展?CMU-Minji112页PPT《图神经网络导论》卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)计算机科学系的一名博士生,导师是Christos Faloutsos和Ruslan Salakhutdinov教授。研究兴趣在Deep Graph Learning领域。
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