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Computer vision is a field of artificial intelligence (AI) that enables computers derive meaningful information from digital images, videos and other visual inp...

协同过滤（CF）一般包含三个部分：交互编码器、负采样和损失函数。现有的大部分工作集中在设计更强模型上，对负采样和损失函数的改进的相关工作比较少。相较于交互信息的编码而言，另外两者也同样重要，本文作者提出了一个新的损...

本文是针对图神经网络在推荐系统中的应用提出的相关方法LGCF，对于用户-商品交互数据稀疏的情况下，无法得到较好的embedding来计算偏好。LGCF不需要为每个用户和商品学习embedding，旨在将有用的 CF 信息编码到局部图中，并...

协同过滤是在推荐领域非常普及的一种基础建模方式，传统协同过滤存在两个主要问题：1. user 和 item 之间的高阶相关性建模不充分；2. User-Item 建模不灵活，没有刻意对 user 节点和 item 节点进行语义区分，而是直接将 user ...

从早期的矩阵分解到最近出现的基于深度学习的方法，现有的工作通常通过从描述用户(或项目)的现有特性(如ID和属性)映射来获得用户(或项目)的嵌入。作者认为，这种方法的一个固有缺点是，隐藏在用户-项目交互中的协作信号没...

基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise regression的任务，提出了一种更加精细的双重注意力机制——极化自注意力。在人体姿态估计和语义分割任务上，作者将它用在了以前的SOTA模型上，并达到了新的SOTA性能，霸榜COCO人体姿...

Collaborative Filtering with Temporal Dynamics(2010)

目录过滤Filtering排序过滤Filtering对于列表数据可能需要根据字段进行过滤，我们可以通过添加django-fitlter扩展来增强支持。pip install django-filter在配置文件中增加过滤后端的设置：INSTALLED_APPS = [ ... ...

作为AV1前任的VP9（VP10咱们这里就不谈了），它支持一共10种帧内预测模式，分别为八种方向预测模式（从角度45°到207°，每次增长22.5°）和两种非方向预测模式，分别为DC预测和True Motion预测。...