图神经网络加持,突破传统推荐系统局限
,并对其成对的相似度差异评分进行对齐。以为例,其公式如下:其中,表示用户在第个短期与商品交互的相似度得分以及长期相似度得分。这些预测是使用学到的短期协同嵌入和学到的长期序列嵌入进行的。用户与项目交互的似然性和也以类似方式计算。通过这些相似度评分,SelfGNN对齐了短期和长期视角之间的...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
其中xj是神经网络对于数据点j的激活向量,fi(xj)是特征i的激活,每个di是特征方向,代表激活空间中的单位向量,b是偏置。从表面上看,从神经元激活(即特征的叠加)中恢复原本的特征似乎是不可能的,这要求从低维投影确定一个高维向量。换句话说,这就像试图反转一个长宽比极大的矩形矩阵。唯一使其可能的因素是我们正在...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
CCS概念:??通用和参考→综述和概述;??计算数学→超图;??计算方法→机器学习;其他关键词和短语:超图表示学习,超图嵌入,超图神经网络,超图卷积,超图注意力1引言超图是表示广泛系统中组(或高阶或多对多)关系存在于其相互作用部分之间的自然形式。从技术上讲,超图是一种图的泛化,其中(超)边允...
PANS丨玄学还是科学,名字真的会影响长相?
采用神经网络算法(TripletLossSiameseNeuralNetwork)对包含607名成年人和557名儿童面部图像的数据集进行分析。研究发现,拥有相同名字的成年人的面部特征相似度达到了60.05%,显著高于随机猜测的50%。相比之下,儿童的面部特征相似度仅为51.88%,与随机猜测无显著差异。这表明,名字所承载的社会期望在成年人的面部特征中得...
推荐策略产品经理必知必会:三大常见的召回策略
P(A,d)=0.4*1+0.75*0=0.4;P(A,e)=0.4*1+0.75*1=1.15,故而A对e商品的兴趣度高选择e商品为用户推荐基于物料的协同过滤(Item算法):目前在各大互联网公司应用十分广泛,用余弦相似度计算。举例如下,6个用户和5个商品。计算商品间的相似度:余弦定理计算商品间的相似度...
中科院计算所沈华伟:图卷积神经网络的思想起源
卷积,在泛函中,指使用一个算符(函数),与另一个函数运算产生新的函数(www.e993.com)2024年10月24日。若对连续函数f(x),g(x)使用该运算,可以使用积分公式。直观上看,卷积可以看作是一个函数对另外一个函数的平均。沈华伟指出,神经网络的卷积通常是对欧式空间数据的操作。例如图片数据,可以看作是在固定形状的矩阵通道上取不同的值。将...
CVPR 2023|神经网络超体?新国立LV lab提出全新网络克隆技术
对于可迁移模块,我们计算其相似度Sim(??)。图(右)显示,可迁移模块与待克隆的子数据集在相似性上很高,其与其余子数据集的关系被削弱(非对角线区域用比源网络的矩阵图浅的颜色标记)。因此,可以得出结论,可迁移模块成功地模拟了要克隆的任务集上的局部性能,证明了定位策略的正确性。05总结本文研究了...
基于图神经网络的定向算法在蚂蚁投放营销中的应用——Hubble算法...
依托智能引擎团队自研的ALPS-GraphML平台,AD-GNN模型用于生成用户以及营销活动的抽象embeddings。建模需要解决两个挑战:(1)刻画用户和投放活动之间的复杂高阶交互信息;(2)解耦用户嵌入表达。为了解决第一个挑战,我们构建了一个用户和投放活动的二部图,使用图神经网络的方式来刻画复杂高阶交互关系信息。为了解决第二个挑...
non-local神经网络:通过非局部操作解决深度神经网络核心问题
(1)在non-localoperation的公式中,响应值是通过计算不同区域之间的关系得到的,而在全连接层中,是通过赋给每个神经元一个学到的权重。换而言之,在全连接层中,Xi和Xj的关系不能通过一个函数f得到。(2)non-local公式支持可变大小的输入,并在输出中保持相应的大小,在全连接层中,要求固定大小的输入和输出...
裴健团队KDD新作:革命性的新方法,准确、一致地解释深度神经网络
该方法通过训练一个可解释的模仿者模型来模仿和解释深度神经网络。在输入相同的前提下,模仿者模型具有与深度神经网络相似的输出。因此,有研究人员利用模仿者模型来解释深度神经网络。但是,模仿者模型和被模仿的神经网络并非完全相同。即便两个模型在某些相同的输入上具有相似的输出,其内部的决策机制也可以有很大的区别。