本文首先介绍序列推荐的研究动机与数学定义，并按照相关技术与算法发表的顺序介绍序列推荐技术的三种分类；然后会重点讲解基于深度学习方法的序列推荐算法；最后介绍目前学术界与工业界重点关注的若干前沿话题。...▊ 基于深度学习的序列推荐算法 第四类方法是基于深度学习的序列推荐算法。...如图6所示，从2015年开始，随着深度学习方法在推荐系统与用户反馈预估任务中的广泛应用，序列化推荐系统也适应深度学习的浪潮，众多基于深度学习的序列化推荐算法大量出现，最近几年相关论文发表呈现井喷式增长。...图6 基于深度学习的序列推荐算法论文发展趋势 按照深度学习模型的角度来区分，基于深度学习的序列推荐算法主要由自回归的循环神经网络或非自回归的深度学习模型构建，以及通过记忆神经网络来建模用户行为序列。...同时，深度学习方法的提出主要是为了解决用户序列行为建模的难题，例如序列模式的挖掘、超长用户行为序列的建模。
Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。...语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model Comparing embeddings...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or...，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统
Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的...语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据 无监督学习 不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...目标是让Window里相近的词放在相邻的位置，即预测一个词的邻居 用来预测这些相邻位置单词的模型只是一个Logistics Regression， just a simple Linear model...这样的模型能让整个cell更好地记忆与遗忘 由于整个模型都是线性的，所以可以方便地求导和训练 LSTM Regularization L2, works Dropout on the input or...，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译 如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统 循环神经网络实践 觉得我的文章对您有帮助的话，给个star
无监督特征学习已经证明是成功的，在学习的特征表现层的静态数据集，且可与深度网络相结合去创造更强大的学习模型。但是，特征学习的时间序列数据必须去修改，为了调整时间序列数据的特征，为了捕捉时间信息。...深度学习 这个所介绍的隐单元是使用非线性激活函数。这种非线性使得一个更富有表现的模型能够学习更抽象的表示，当多个模块被堆叠在彼此的顶部以形成深度网络（如果线性特征被堆叠的结果仍然是一个线性操作）。...深度学习方法的多元时间序列符合这一描述，并为金融领域提供了新的兴趣方法，对于深度学习共同体的新的挑战是笔者的知识还没有被尝试法。 ---- 大总结 无监督特征学习和深度学习技术已成功应用于多种领域中。...而在深学习和无监督特征学习的已经注重在计算机视觉领域，本次分享回顾了一些深度学习方法对时间序列域的成功应用。...其中一些方法已处理输入作为静态数据，但最成功的是那些已经修改了的深度学习模型去更好地处理时间序列数据。 处理时间序列数据作为静态输入的问题是重要的时间不被捕获。
比如像这样： 在机器学习的时代，AI智能补全代码早已不是梦想，各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数，延长键盘寿命（雾。...有位来自斯里兰卡的程序猿也加入了关爱键盘协会，他尝试用简单的深度学习模型来实现自动补全Python代码这个目标，效果意外的不错。该项目现已 开源 ！...小哥表示，如此简单的模型下，使用深度学习来自动补全Python代码，仍可以减少30-50%的击键次数，真的是surprise！...没问题，只需五步，你就可以训练自己的自动补全模型。 1、安装进行机器学习的实验环境（ lab ，地址见文末）。 2、将数据复制到 ./data/source。...挑战二：前辈强大 Reddit网友们还指出，用机器学习来补全代码这个想法早已有比较成功的实现方案，比如获得了Trith Ventures投资的 Kite 。
本文来自Nvidia GTC 21，演讲者是来自Facebook AI Reasearch的Bilge Acun。演讲主题是“FaceBook的深度学习大规模推荐模型”。...在Facebook上了解使用GPU训练大规模推荐模型的努力和挑战。GPU在机器学习工作流程中的使用已激增，现在已被认为是许多深度学习模型的主流。...第一部分 推荐系统架构的研究背景 目前推荐模型的训练频率比较高和训练时间比较长，因此面对Facebook庞大的用户需求，需要提高推荐系统的训练效率。...第二部分 训练的模型和系统表征 Acun介绍了深度学习推荐模型的体系架构。 ?...接着介绍了深度学习推荐模型的训练策略，针对模型的密集部分使用数据并行训练而稀疏部分则使用模型并行训练。 模型的配置规模会影响服务器利用率，具体数据分布如下图所示。 ?
前言 深度学习一般分为训练和部署两大部分。...软件方面完全兼容NVIDIA JetRacer AI项目，支持深度学习，自动驾驶，自动视觉巡线等功能。 ?...：TensorRT Inference 服务端菜鸟教程 本项目通过一个简单易懂，方便快捷的教程，部署一套完整的深度学习模型，一定程度可以满足部分工业界需求。...插件、模型转换、量化做封装，简化，易于使用和学习或者工程化。...参考资料：《高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT》
一、困惑度（Perplexity） 困惑度（Perplexity）是一种用来衡量序列生成模型性能的指标。...在给定一个测试文本集合的情况下，一个好的序列生成模型应该使得测试集合中句子的联合概率尽可能高。困惑度是信息论中的一个概念，用来度量一个分布的不确定性。 1....定义 设 为模型生成的候选序列， \mathbf{s^{(1)}}, ⋯ , \mathbf{s^{(K)}} 为一组参考序列， 为从生成的候选序列中提取所有N元组合的集合。...实例 【深度学习】序列生成模型（五）：评价方法计算实例：计算BLEU-N得分【理论到程序】 main_string = 'the cat sat on the mat' string1 = 'the cat...实例 【深度学习】序列生成模型（六）：评价方法计算实例：计算ROUGE-N得分【理论到程序】 main_string = 'the cat sat on the mat' string1 = 'the
N元统计模型 N元模型（N-Gram Model）是一种常用的序列建模方法，尤其是在处理数据稀疏问题时。该模型基于马尔可夫假设，即假设当前词的生成只依赖于其前面的 N-1 个词。 ...p(x_t | x_{t-(N-1):t-1}) 其中 x_{t-(N-1):t-1} 表示从 x_{t-(N-1)} 到 x_{t-1} 的 N-1 个词的序列。...建立模型： 一元模型中每个词在序列中的出现是独立的，对于给定的序列 \mathbf{x}_{1:T} ，其概率为： p(\mathbf{x}_{1:T}; \boldsymbol{\theta...这可以用多项分布来建模，其中 \boldsymbol{\theta} = [\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_{|V|}] 是多项分布的参数，表示每个词在序列中的选择概率...x_{t-N+1:t} 出现的次数，而 m(x_{t-N+1:t-1}) 表示在数据集中序列 x_{t-N+1:t-1} 出现的次数。
序列生成 在进行最大似然估计训练后的模型 p_\theta(x | \mathbf{x}_{1:(t-1)}) ，我们可以使用该模型进行序列生成。生成的过程是按照时间顺序逐步生成序列样本。...是在给定前缀序列的条件下，由模型生成的当前时刻的词。 ...这个过程可以迭代进行，直到生成完整的序列样本。在每一步，模型根据已经生成的前缀序列生成当前时刻的词，然后将当前时刻的词添加到前缀序列中，用于生成下一个时刻的词。...这个过程是根据训练得到的模型对数据分布进行采样，从而生成新的符合训练数据分布的序列。 ...训练模型时，这有助于模型学习何时停止生成。在测试时，一旦生成了结束符号 \langle \text{EOS} \rangle ，模型就会中止生成过程。
，第1周：循环序列模型] 本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。...[对新序列采样 Sampling Novel Sequences] 对于训练好的语言模型，可以通过采样(Sample)构建新的序列(对应上例就是产出新的句子)，也可以进而了解这个模型学习到了一些什么。...③ 以此类推，直到采样到EOS，至此基于语言模型生成的一个完整句子序列生成完毕。 我们可以通过模型生成的句子，理解模型通过语料库学习到的知识(词语组合与分布)。...5.RNN 梯度消失与梯度爆炸 [循环神经网络的梯度消失 Vanishing Gradients with RNNs] 梯度消失与梯度爆炸是深度神经网络中很重要的问题，对于RNN而言，序列较长也容易有对应的问题...9.深度循环神经网络(DRNN) [深层循环神经网络 Deep RNNs] 为了进一步提升模型的学习能力，我们可以在RNN的每个时间步上，也增加隐层数量，构建深度循环神经网络(Deep RNN)。
，现在基本都投奔了深度学习的怀抱中。...④ Multilayer Perceptrons 当然，当前许多在机器学习上的成功是源于深度学习的兴起。这里边最基础的模型就是 MLP 了，一个由 FC layers 和激活函数组成的预测函数。 ?...Comparison with Prior Models 许多基于深度学习的推荐模型使用类似的想法去处理稀疏特征，生成高阶项。...▌Parallelism 现在的个性化推荐系统需要大且复杂的模型去充分利用巨大的数据。DLRMs 尤其包含了非常多的参数，比其他常见的深度学习模型如 CNN，RNN，GAN 还要大几个数量级。...▌Conclusion 在本文中，我们利用分类数据提出并开源了一种新的基于深度学习的推荐模型。尽管推荐和个性化系统已在当今工业界中通过深度学习获得了实用的成功，但这些网络在学术界仍然很少受到关注。
作者：十方 有很多论文探讨如何构建优秀的序列推荐模型，但是这篇论文探讨如何评估这些序列推荐模型。...大部分论文都用基于流行度采样的的方式去评估比较各个序列推荐模型，然而该论文发现这种评估方式是错的，和对不采样进行评估相差很大，所以使用流行度进行负采样和用全部item进行评估是否存在差异呢？...这篇论文就比较了当前比较“出众”的序列化模型在不同评估方式的区别，并给出结论。...如果我们使用不同的负采样个数，评估排名变化又很大，如下图所示： 看到这里，是不是不相信任何一个号称自己是最强的序列推荐模型了？
用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的，在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户的行为来做决策的，我们可以将序列推荐问题看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据用户过去的行为历史来预测用户将来感兴趣的物品...相对基于序列的推荐模型则是非序列化的推荐模型，如经典的矩阵分解模型和图模型，如图1。这两种模型主要考虑通过节点之间的邻接关系进行建模，时序通常是作为其中一个的隐式特征或者约束加入模型中来进行学习的。...而在序列模型中，时间先后顺序是作为一个显式的强制约束加入模型中的 ( t 时刻根据之前的行为进行学习，然后 t+1 时刻根据之前的行为进行学习 )，因此序列模型中可以防止 future information...将 S 中的元素根据 timestamp 从前到后排序后得到用户的有序行为序列S'= 接下来我们主要讨论的序列推荐则可以看做是在序列 S' 上学习的一个预测模型 P： 相对于矩阵分解和图推荐，在序列上学习推荐模型最重要的一点是用户某个时刻的行为只受该时刻之前的行为影响...首先第一个模型是 Multi-layer Perceptron ( 多层感知机 )，也是模型结构相对简单但在工业界运用比较广泛的深度模型。
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。...本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。 1. 什么是序列到序列模型？...编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量（context vector），然后解码器根据这个上下文向量生成目标序列。...总结 在本文中，我们介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。...希望这篇教程能帮助你理解 Seq2Seq 模型的工作原理和实现方法。随着对 Seq2Seq 模型的理解加深，你可以尝试实现更复杂的模型和任务，例如注意力机制和更大规模的数据集。
N-Beats模型于2020年发布，并且优于M4比赛的获胜者3％！ 最近的 Ventilator Pressure Prediction比赛展示了使用深度学习方法来应对实时时间序列挑战的重要性。...在过去的几年中，许多著名的架构已经发布，如MQRNN和DSSM。所有这些模型都利用深度学习为时间序列预测领域贡献了许多新东西。...外部学习过程发生在堆叠层，帮助模型学习所有时间序列的全局特征。 双重残差叠加:残差连接和叠加的想法是非常巧妙的，它几乎被用于每一种类型的深度神经网络。...注意:原始的N-BEATS实现只适用于单变量时间序列。 DeepAR 结合深度学习和自回归特性的新颖时间序列模型。...综上所述，深度学习无疑彻底改变了时间序列预测的格局。上述所有模型除了无与伦比的性能之外，还有一个共同点:它们充分利用多重、多元的时间数据，同时它们使用外生信息，将预测性能提高到前所未有的水平。
第二步：快速生成假图像 1.在未知概率分布情况下，学习生成新样本 除了学习如何计算PDF之外，统计学中另一个成熟的想法是学习怎样用 生成模型 生成新的（随机）样本。...生成模型一般很难训练和处理，但是后来深度学习社区在这个领域有了一个惊人的突破。...其它的深度学习方法，比如 VariationalAutoencoders(VAEs)，也可以用来训练生成模型。...构造一个基于深度学习的 G(z)有很多种方式。原始的 GAN 论文提出了一个想法，一个训练过程，以及一个初步的实验结果。...和卷积运算项目是对深度学习中的卷积运算的一个非常好的介绍。
过往的序列推荐或者行为序列建模，更关注的是在物品层面的偏好情况，而本文将重点放在物品属性之间的相关性上，建模用户在具体属性上的偏好，提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性，一起来看一下。...2.1 Model Input 模型的输入主要包含两部分：用户历史行为序列和当前待推荐的物品。...ID序列表示，这种做法在用户关注列表推荐场景下有两个主要的缺点： 1）冷启动物品对应的Embedding无法学习到 2）训练数据中出现次数较少的物品ID对应的Embedding学习不充分，容易导致过拟合...同时能够配合下文的Attention2D来学习用户更精细化的偏好模式，如价格便好，类别偏好等等。 这里，历史行为序列的长度设定为N，物品属性个数设定为C。...假设每个Embedding的长度为d，那么行为序列E的维度为NCd。同样，推荐物品的属性也会转换成对应的Embedding表示，维度为1Cd。
视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进： 1、SENET Layer。...作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度，对重要特征加权，对蕴含信息量不多的特征进行削弱 先对e（Embedding） 做 mean pooling，再做Excitation（类似计算出Attention...）： 最后元素相乘得到v 2、传统的特征交叉方式广泛采用了内积和哈达玛积，而这两种方式在稀疏数据上很难有效对特征交叉进行建模。...文章提出Bilinear-Interaction，即结合内积和哈达玛积并引入一个额外的参数矩阵W来学习特征交叉： import tensorflow as tf from tensorflow import...x中每行为各特征的类别值的id val_x, val_y = getAllData(test) train_x, train_y = getAllData(base) field_dim
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