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论文：Multi-Task Recommendations with Reinforcement Learning 摘要：近年来，多任务学习（MTL）在推荐系统（RS）应用中取得了巨大成功。 然而，当前基于 MTL 的推荐模型往往忽略用户-项目交互的会话模式，因为它们主要是基于项目数据集构建的。 此 阅读全文
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打开autodl，创建实例A100-PCIE-40GB * 1卡使用miniconda镜像。 ## 方法一：从huggingface下载 这个步骤不稳定我们换种下载方式 ```bash apt-get update apt install git-lfs git lfs install git cl 阅读全文
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## 混合型对话 传统的人机对话研究专注于单一类型的对话，并且往往预设用户一开始就清楚对话目标。但实际应用中，人机对话常常混合了多种类型，例如闲聊、任务导向对话、推荐对话、问答等，并且用户目标是未知的。在这样的混合型对话中，机器人需要主动自然地进行对话推荐。 “混合型对话”这个新颖的任务于2020年 阅读全文
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以下是2023年收录的所有文章连接： https://2023.aclweb.org/ https://2023.aclweb.org/program/accepted_main_conference/ https://2023.eacl.org/program/accepted/ # 人机对话 [ 阅读全文
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本文是文章 [A Gentle Introduction to Graph Neural Networks](https://distill.pub/2021/gnn-intro/) 的个人笔记，强烈建议大家去体验原文的交互式阅读，以及李沐老师的[讲解](https://www.bilibili.c 阅读全文
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# 4 PreLiminaries Let $D^k=\left\{d_i^k\right\}_{i=1}^{N_k}$ denote a set of dialogs between the seeker $s_k$ $\left(0 \leq k<\mathbb{N}_s\right)$ and 阅读全文
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注意力机制作为现代深度学习模型的基石，能够毫不费力地对长期依赖进行建模，并关注输入序列中的相关信息。然而，需要点积自注意力 - 广泛使用在Transformer架构中的一个关键组件 - 已被证明在序列长度方面具有二次空间复杂度，因此不适用于处理长输入。在本文中，我们介绍了Attention Free 阅读全文
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本文为个人阅读笔记，参考《动手学深度学习》和蒲公英书《神经网络与深度学习》，两本书对RNN和attention都有简洁明了的介绍，深入浅出。 RNN回顾 循环神经网络使用隐状态$h_{t-1}$存储到时间步t-1的序列信息： $P\left(x_t \mid x_{t-1}, \ldots, x_1 阅读全文
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cat和sed 阅读全文