NeuralNewsRecommendationwithAttentiveMulti-ViewLearning论文阅读笔记这篇也是比较老但是比较经典的文章，来读一下Abstract​ 现有的新闻推荐方法通常基于单一的新闻信息（如标题）来学习这些表征，这可能是不够的。在本文中，我们提出了一种神经新闻推荐方法，它可以通过利用不

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目录概ID-GNNYouJ.,Gomoes-SelmanJ.,YingR.andLeskovecJ.Identity-awaregraphneuralnetworks.AAAI,2021.概提出了一种能够超越1-WL-Test的GNN.ID-GNNID-GNN的motivation主要如下:主要到,传统的MPNN,即第\(k\)层:\[\mathbf{m}_u^{(k)}=\t

01KL散度Kullback-Leibler(KL)散度，是一种描述一个概率分布\(P\)相对于另一个概率分布\(Q\)的非对称性差异的概念。KL散度是非负的；当且仅当两个分布相同时，它为零。1.1定义对于离散概率分布，\(P\)和\(Q\)的KL散度定义为：\[\text{KL}(P\|Q)=\sum_{\mathbf{x

DemoFusion:DemocratisingHigh-ResolutionImageGenerationWithNo$$$2024/5/11任意尺度超分生成一个\(K\)倍大小的图像，需要边长扩大为\(\sqrt{K}\)，就是从潜在空间(latentsapce)\(\mathbb{R}^{c\timesh\timesw}\)到目标空间\(\mathbb{R}^{c\times{H}\timesW}\)，其中\(

NewsRecommendationwithCandidate-awareUserModeling论文阅读笔记Abstract存在的问题：​ 现有的新闻推荐方法通常从历史点击的新闻中建模用户的兴趣，而不考虑候选新闻。然而，每个用户通常都有多个兴趣，并且这些方法很难准确地匹配一个候选新闻与特定用户的兴趣。解决方案：​

pumpinglemma：如果\(A\)是正则语言，那么存在一个整数\(p\)，如果\(s\inA\)的长度\(\gep\)，那么\(s\)可以被切分成3段\(s=xyz\)满足：(1)\(xy^iz\inA\)；(2)\(|y|>0\)；(3)\(|xy|\lep\)。（证明：\(A\)是正则语言，根据正则语言的定义说明存在DFA接受\(A\)，设\(p=|Q|+1\)，任

HieRec:HierarchicalUserInterestModelingforPersonalizedNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 用户兴趣建模对于个性化新闻推荐至关重要。现有的新闻推荐方法通常从每个用户以前的行为中学习一个单一的用户嵌入，以代表他们的整体兴趣。然而，用户兴趣通

GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedPersonalizedNewsRecommendations论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 近期的大多数工作主要侧重于使用先进的自然语言处理技术从丰富的文本数据中提取语义信息，并采用基于内容的方法从局部历史新闻中提取信息。然而，这种方法缺乏全局

同步发布于公众号：依古比古很无聊前言本文以CS224n课程中assignment4的代码和数据作为基础，探讨基于注意力的LSTM机器翻译模型。笔者认为，只有摸清了一个模型从输入到输出过程中的数据维度变化及其原因才是真正掌握了一个模型的结构，所以本文从数据流动及维度变化的角度出发对

有一些朋友问我到底如何用优化方法实现轨迹优化（避障+轨迹平滑等），今天就出一个干货满满的教程，绝对是面向很多工业化场景的讲解，为了便于理解，我选用二维平面并给出详细代码实现，三维空间原理相似。本教程禁止转载，主要是有问题可以联系我探讨，我的邮箱[email protected]下面

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DeepSORT（目标跟踪算法）中卡尔曼增益的理解flyfish先用最简单的例子来理解卡尔曼增益公式(1)首先，通过多次测量一个物理量，并使用取平均值的方式来计算其真实值：x

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目录1三维空间(3D)杆单元的坐标变换1.1单元位移场的表达1.2三维空间(3D)多连杆示例参考1三维空间(3D)杆单元的坐标变换图1三维空间杆单元的坐标变换三维空间问题中的杆单元如上图所示1.1单元位移场的表达该杆单元在局部坐标系下(

博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428一、LoRA原理LoRA(Low-RankAdaptationofLLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数，从而达到使用更少显存占用的高效微调。1.1问

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GraphTransformerforRecommendation论文阅读笔记Abstract​ 本文提出了一种将生成式自监督学习与图转换器架构集成的推荐系统中的表示学习新方法。我们强调了高质量的数据增强与自监督借口相关的任务对提高性能的重要性。为此，我们提出了一种新方法，通过合理感知生成式SSL自

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