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1 <<Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation>> 速读
2018年05月19 - 综述:   本文将 CNN 与 FM(Factorization Machine) 结合,基于评论文本来进行评分预测。 简介: 目前将神经网络应用推荐系统的研究工作中,有一类思路是把如CNN等神经网络作为特征提取器,从图片、文本等辅助信息中提取特征向量, ’再融合到传统
2 论文笔记-Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation
2017年12月23 - 基本思路:利用用户和商品的评论构建CNN预测评分。 网络结构: user review网络与 item review网络结构一致,仅就前者进行说明 从user review text到 look-up layer: 首先需要pre-train一个word embedding的
3 Joint Deep Learning For Pedestrian Detection(论文笔记-深度学习:行人检测)
2016年11月01 - learned components.”本文将这几个关键部分整合到一个统一的深度学习框架中:“The deep model is especiallyappropriate for this task because it can organize these components intodifferent
4 论文笔记(一)Deep Ranking for Person Re-Identification via Joint Representation Learning
2017年02月23 - 优化过程,他们之间的关系不能被发掘 (3)metric learning适应现有数据集,但无法调整 B讲了Deep Learning现在deep用在图像的分类检测的方面,行人再标识也有,相关的人脸识别的应用,在reid主要两个基本的做法:用于提取特征,当作二分类办法解决,存在正负样本不均衡的缺点
5 论文笔记(一)Deep Ranking for Person Re-Identification via Joint Representation Learning (续)
2017年02月24 - ,中央和四个角,效果差不多) test时候也是一样,在8中情况下取中间的cropV EXPERIMENT 1三个dataset:两个single-shot、一个multi-shot 2和其他deep-based的算法比较 3close-world和open-world 4cross-dataset
6 Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记
2017年02月13 - Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记 arXiv   摘要:本文解决了模拟新的视频帧的问题,要么是现有视频帧之间的插值,要么是紧跟着他们的探索。这个问题是非常具有挑战性的,因为,视频的外观和运动是非常复杂的。传统
7 论文阅读』A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems
2018年05月26 - FOR USER MODELING IN RECOMMENDATION SYSTEMS word hashing DSSM训练 MULTI-VIEW DEEP NEURAL NETWORK Data input
8 论文阅读』A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems
2017年12月15 - Abstract Contribution Data Set DSSM FOR USER MODELING IN RECOMMENDATION SYSTEMS word hashing DSSM训练
9 论文笔记之---Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search
2017年03月04 - pedestrian proposal net,来产生候选行人的 bounding boxes,另一个是identification net,来提取特征来进行与检索目标的比较。两者在 joint optimization过程中具有相互适应的特点,从而消除自身外另一网络带来的问题。4.传统的re-id特征学习主要依赖于
10 论文笔记:Hashtag recommendation for multimodal microblog posts
2018年01月02 - 感想 这篇论文是18年的最新发表的论文,我看它的一个原因,是因为它很新,同时利用了新浪微博的微文,并且利用了微博和图片的信息来进行推荐,不过有点遗憾的是,它们采取的方法是传统的方法,比较的算法也是传统的NB,SVM等算法,没有用到深度学习,不知道作者有没有意向把数据集贡献一下

 
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