Публикации по теме 'paper'


RecSys16: Адаптивное, персонализированное разнообразие для визуального обнаружения
Задача системы рекомендаций (10/50) бумажная ссылка Какую проблему они решают? Лучшая система рекомендаций по поиску модной одежды с диверсификацией предметов. Какие другие решают эту проблему? Большинство исследователей использовали рейтинг как числовое представление. И спрогнозировать рейтинг с учетом взвешенности (временной эффект, похожие пользователи). Однако в некоторых распространенных сценариях нет прямой связи между отзывами пользователей и числовыми..
Paper Notes — Адаптер Vision Transformer для плотных прогнозов
ссылка на документ: https://arxiv.org/abs/2205.08534 Введение Проблема ViT может использовать крупномасштабные мультимодальные данные для предварительного обучения, благодаря чему функции, захваченные моделью, имеют более богатую семантику. Но у ViT есть явные недостатки в последующих задачах по сравнению с преобразователями для конкретных задач. Вдохновленная адаптером в области NLP, эта работа направлена ​​​​на разработку адаптера, чтобы сократить разрыв между ванильными..
Клонирование голоса ИИ
Что, если я скажу вам, что существует искусственный интеллект, способный клонировать ваш голос, чтобы сказать что угодно? Вы могли бы подумать, что такому ИИ потребуется много данных, например, несколько часов записанной речи. Документ, на котором мы сегодня сосредоточимся, показывает, что он работает с 5-секундным предложением в качестве входных данных. Довольно умопомрачительно! Вот бумага, использованная для этой статьи: https://arxiv.org/abs/1806.04558 Что он может сделать..
RecSys’11: Использование связанных продуктов для рекомендаций после покупки в электронной коммерции
Задача системы рекомендаций (8/50) Бумажная ссылка Почему эта статья? Лучшая короткая статья RecSys’11. Какую проблему они решают? Разработка рекомендательной системы top-n для этапа после покупки Каковы проблемы? актуальность рекомендации рекомендательное покрытие чувствительность ко времени Какие другие решают эту проблему? Традиционные подходы: контентная и совместная фильтрация Контент-ориентированный: подходит для решения проблемы запуска..
Резюме исследовательской работы по НЛП  — «Все, что человеческое, не золото»
Насколько хорошо люди могут распознавать машинный текст? — ACL-IJCNLP 2021, Выдающаяся статья Эта статья является моей заметкой о прочтении статьи Все, что 'человеческое', не золото — оценка человеческой оценки сгенерированного текста . Я попытаюсь обобщить ее в соответствии с моим личным пониманием . Пожалуйста, не стесняйтесь открывать со мной любую дискуссию, если у вас есть какие-либо вопросы или мнения :) Постановка задачи Тексты человеческого качества обычно служат..
Помимо кликов: время ожидания для персонализации
Задача системы рекомендаций (6/50) Бумажная ссылка Почему эта статья? RecSys’14 и самый популярный документ по системе рекомендаций. Какую проблему они решают? Система рекомендаций со временем ожидания и вычисление времени ожидания является показателем долгосрочной удовлетворенности пользователей. Как решить эту проблему? Если у меня есть информация о времени задержки, наивная идея предсказать время задержки вместо предсказания клика. Как и в случае с этой..
ICML 2019 | Google, ETH Zurich, MPI-IS, Cambridge и PROWLER.io делятся наградами за лучшую работу
36-я Международная конференция по машинному обучению (ICML) открылась в понедельник в Калифорнии. ICML - одна из двух ведущих мировых конференций по машинному обучению и искусственному интеллекту (вторая - NeurIPS). В этом году ICML получил 3 424 основных документов конференции и принял 774 доклада для устных и стендовых презентаций. Организаторы конференции объявили лауреатов награды ICML 2019 за лучшую работу: Проблемы с распространенными предположениями в неконтролируемом..