CuriousZero

摘要： 因课题需要，开始捣鼓CNN——卷积神经网络…… 以下记录一下从各方各面提取的信息： 190711四： 【西瓜书】：P114 @CNN的采样层亦称为“汇合”层（pooling），其作用是基于局部相关性原理进行亚采样，从而在减少数据量的同时保留有用信息。 @近来人们在使用CNN时常将Sigmoid激活函 阅读全文

摘要： CNN的Embedding层报错： 报错：AttributeError: 'Embedding' object has no attribute 'get_shape' 查了下是这个问题： https://stackoverflow.com/questions/44285907/attributee 阅读全文

摘要： Build CNN Network 之后，运行，但是报错： ValueError: Input 0 is incompatible with layer predict_vector_conv1: expected ndim=3, found ndim=2 原因： 对于lexicographic，先 阅读全文

摘要： 在使用 CNN的时候，报错： TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'padding') 将“padding”改为“border_mode”，即可： 原因：padding 是Keras 2.X的语法，而我的PC安装的是 Keras 1.X版本 阅读全文

摘要： 【论文标题】AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering （WWW'15） 【论文作者】Suvash Sedhain †∗ , Aditya Krishna Menon †∗ , Scott Sanner †∗ , Lexing Xie ∗† 阅读全文

摘要： （Start from today ？？——too late ？？） 搜索：recsys 2018 总结Recsys2018 总结 （推荐系统最新技术、应用和方向）32篇论文解读https://blog.csdn.net/lthirdonel/article/details/83627900 201 阅读全文

摘要： 看到一篇好文（【推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型】——携程技术中心）。想整理一下要点，也方便自己复习。 1、推荐系统： 推荐系统的功能：是帮助用户主动找到满足其偏好的个性化物品并推荐给用户。 推荐系统的输入数据：可以多种多样，归纳起来分为用户(User)、物品(Item)和评分(Rating 阅读全文

摘要： 【论文标题】Wide & Deep Learning for Recommender Systems （DLRS'16） 【论文作者】 Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Ar 阅读全文

摘要： 论文：《Neural Collaborative Filtering》源码中用到的模块（函数） from keras.layers import Embedding, Input, Dense, merge, Reshape, Merge, Flatten （1）Input（）：用于实例化 Kera 阅读全文

摘要： 【论文的思路】 NCF 框架如上： 1、输入层：首先将输入的user、item表示为二值化的稀疏向量（用one-hot encoding） 2、嵌入层（embedding）：将稀疏表示映射为稠密向量（？？如何映射） 所获得的用户（项目）的嵌入（就是一个稠密向量）可以被看作是在潜在因素模型的上下文中用 阅读全文