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  1. 简化图神经网络应用框架.zip

  2. Graph-Learn(GL) - a framework designed to simplify the application of graph neural networks(GNNs)' by Alibaba Graph-Learn(GL)是一个旨在简化图神经网络(GNN)应用的框架。它从实际生产案例中提取解决方案。这些解决方案已在推荐,反作弊和知识图系统上得到应用和验证。 GL具有可移植性和灵活性,这使其对开发人员更加友好。基于GL的开发人员可以实现一种GNN算法, 自定义一些与
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:855kb
    • 提供者:weixin_38747087
  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版,带书签,一共307页,完整版,目前最好的版本!欢迎下载!model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-03
    • 文件大小:12mb
    • 提供者:dzgybd
  1. 《图神经网络推荐系统》2020综述论文

  2. 构建和管理一个知识图谱需要一些努力和语义技术方面的大量经验。将这个知识图谱转化为解决问题的有用资源需要更多的努力。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-11-07
    • 文件大小:25mb
    • 提供者:syp_net
  1. Awesome-GNN-Recommendation:图神经网络-源码

  2. [目录] 介绍 作为一种强大的图形表示学习方法,图形神经网络已广泛用于各种场景中,例如NLP,CV和推荐系统。 据我所知,图挖掘与推荐系统高度相关。实际上,将一项推荐给一个用户是用户项图上的链接预测。 该存储库主要包括三个部分: 图神经网络 基于GNN的推荐 GNN相关资源材料,纸张和代码 GNN或推荐数据集 我们还有一个微信公众号,提供一些有关GNN和推荐的材料。 欢迎您加入我们,为GNN和Recommendation提供任何贡献!这是供稿者使用的模板: [ID] Authors. **Pa
  3. 所属分类:其它

  1. RecSys-PaperList:到2021年AAAI,SIGIR,WWW,RecSys,CIKM的推荐系统的论文清单-源码

  2. 推荐系统论文清单 AAAI-20 (27/1590) 数词 标题 (1) PEIA:在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 (2) 下一步:为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 (3) 推荐的KnowledgeAware注意推理网络 (4) 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 (5) 有效的异构协作过滤而无需负采样 (6) 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 (7) 记忆增强图神经网络的顺序推荐 (8) 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 (9) 隐式反馈的多
  3. 所属分类:其它

  1. 预训练-源码

  2. 图神经预训练,用于带有辅助信息的推荐 匿名提交的代码:带有辅助信息的推荐图神经网络预训练 介绍 利用与实体(即用户和项目)关联的辅助信息来增强推荐系统的性能已被广泛认为是重要的建模维度。 尽管许多现有方法都集中于通过整合建议损失功能和额外的辅助信息感知损失来整合实体辅助信息的集成方案,但在本文中,我们还是提出了一种利用辅助信息的新型预训练方案。 特别是,我们首先使用实体​​的边信息对表示模型进行预训练,然后使用现有的基于通用表示的推荐模型对其进行微调。 具体来说,我们通过考虑从边信息分别构造为两
  3. 所属分类:其它