《深度理解算法：圖表示學習的推薦系統研究》是2024年4月社會科學文獻出版社出版的圖書，作者是馬心陶。
《深度理解算法：圖表示學習的推薦系統研究》是2024年4月社會科學文獻出版社出版的圖書，作者是馬心陶。內容簡介伴隨網際網路技術的飛速發展和廣泛套用，信息過載帶來的負效應正深刻影響著用戶的網路互動體驗。而推薦系統作為連線用戶...
他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特別是生成模型以及機器學習的安全和隱私。他在研究對抗樣本方面是一位有影響力的早期研究者，他發明了生成式對抗網路，在深度學習領域貢獻卓越。 Yoshua Bengio，2018年圖靈獎得主，蒙特婁大學計算機科學與運籌學系（DIRO）教授，蒙特婁學習算法研究所（MILA）負責人，CIFAR項目的...
《深度學習》是2017年人民郵電出版社出版的圖書，作者是Ian Goodfellow。內容簡介 《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入...
本項目基於多源異構數據（如圖像、視頻、文本和社交網路），結合自然語言理解技術與計算機視覺技術，圍繞異構數據統一表示方法和視頻問答與定位算法框架這兩個問題，提出：（1）異構數據融合方法，學習不同模態數據語義的互補性，從而提高任務的準確度。在視覺與文本特徵融合方面，提出多角度排序模型，用於多媒體推薦系統。...
全書內容大致分為兩個部分，第一部分介紹經典的深度學習算法和模型，包括卷積神經網路、循環神經網路、圖神經網路、生成模型、生成式對抗網路、強化學習、元學習、自動化機器學習等；第二部分介紹深度學習在一些領域的套用，包括計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、計算廣告、視頻處理、計算機聽覺、自動駕駛等。本書仍然...
個性化推薦 282 9．1 引言 282 9．2 推薦網路模型設計 283 9．2．1 YouTube的深度神經網路 個性化推薦系統 284 9．2．2 融合推薦模型 286 9．3 電影推薦實驗 290 9．3．1 數據介紹與下載 290 9．3．2 模型配置說明 292 9．3．3 訓練模型 295 9．3．4 套用模型 298 9．4 小結 ...
第二部分涵蓋了遷移學習的許多套用領域。遷移學習解決的是學習系統如何快速地適應新場景、新任務和新環境。其研究涉及科學和工程的許多領域，包括人工智慧、算法理論、機率和統計等。本書是一本供經驗豐富的機器學習研究人員和應用程式開發人員使用的參考書。圖書目錄 推薦序 譯者序 前 言 第一部分 遷移學習的基礎 ...
對問題本質及數據性質的理解比使用什麼算法更重要。2011中國推薦系統峰會同樣有一個類似的為人們所爭議的熱點，有與會者認為以重要性而論，領域知識＞數據＞算法。作為有過一定從業經驗的算法工作者，對此應能有深刻體會。實驗環境的數據要能代表現實數據。從統計與抽樣理論的角度來說，這個命題的重要性毋庸置疑。而...
未來可能嘗試將該系統套用於推薦系統或物聯網搜尋。開設課程 《大數據套用及安全》：課程全面系統地介紹大數據共性技術、框架及設計思想，介紹大數據的關鍵技術及其在社交網路、知識圖譜等方面的套用，同時介紹大數據安全和隱私保護的基礎理論及套用場景。《深度網路及對抗》：課程全面系統地介紹深度學習理論、算法及套用，...
5.1.5 用NIPALS算法提取若干主成分69 5.1.6 主成分和缺失值70 5.1.7 PCA作為平滑方法71 5.2 例子：用主成分表示顏色72 5.3 例子：用主成分表示人臉75 習題77 編程練習78 第6章 低秩近似80 6.1 奇異值分解80 6.1.1 SVD和PCA81 6.1.2 SVD和低秩近似82 6.1.3 用SVD進行...
由於對用戶活動意圖的理解是高質量LBS服務推薦所面臨的重要瓶頸，我們的研究成果將使得系統能夠更好地認知規律並理解用戶，保證推薦算法的科學性和有效性。同時這樣一個框架融合了時空資料庫、自然語言理解、機器學習，是對現有軌跡數據管理技術的突破。 依託本項目的開展，團隊一共發表了CCF A/B類相關論文20篇，其中...
大數據智慧型基礎部分有三章:第1 章以深度學習為例介紹大數據智慧型的計算框架;第2 章以知識圖譜為例介紹大數據智慧型的知識庫;第3 章介紹大數據的計算處理系統。大數據智慧型套用部分有5 章:第4 章介紹智慧型問答,第5 章介紹主題模型,第6 章介紹個性化推薦,第7 章介紹情感分析與意見挖掘,第8 章介紹面向社會媒...
內容包括：引言，包括緒論（基本概念）、人工智慧 領域套用；基礎知識，包括大數據思維、搜尋算法、知識表示；基於知識的系統，包括專家系統、機器學習、深度學習；高級專題，包括機器人技術、智慧型圖像處理、自然語言處理、自動規劃。《人工智慧導論》較為系統、全面地介紹了人工智慧的相關概念、理論與套用，可以幫助讀者紮實...
高性能的大模型訓練套件：Transformer已經廣泛地套用在深度學習的各個領域，為了結合昇思的並行能力和高性能最佳化特性，讓開發者能夠快速進行Transformer類網路訓練，專門提供的MindSpore Transformer是一個開源的Transformer類網路訓練和推理套件。推薦網路訓練套件：推薦系統中部署了多種點擊率（CTR）模型，為提高推薦點擊率，...
任務2.1 理解思維轉變之一：樣本=總體 【導讀案例】 亞馬遜推薦系統 【任務描述】【知識準備】 分析更多數據而不再是只依賴於隨機採樣 2.1.1 小數據時代的隨機採樣 2.1.2 大數據與賈伯斯的癌症治療 2.1.3 全數據模式：樣本=總體 【作 業】【實訓操作】 搜尋與分析，體驗“樣本=總體”任務2.2 理解思維轉變...
他專注安全弱監督學習的研究，取得理論和算法上的重要突破，產生套用效益。王語霖 清華大學自動化系LEAP實驗室直博生 他專注於深度學習的研究，提升數據、訓練和推理的效率，為大模型訓練和使用帶來新的途徑。丁明宇 香港大學計算機系博士生 他致力於自動駕駛技術研究，從單個感知任務到多任務通用模型，為感知與認知推理...
1.3.3 知識圖譜支持下的推薦系統13 1.3.4 知識圖譜輔助語言語義理解13 1.3.5 知識圖譜擴展視覺理解的深度和廣度14 1.3.6 知識圖譜輔助IoT設備互聯14 1.3.7 知識圖譜支持下的大數據分析15 1.4 知識圖譜的技術內涵16 1.4.1 知識圖譜是交叉技術領域16 1.4.2 知識圖譜的兩個核心...
機器學習的套用非常廣泛，包括自然語言處理、圖像識別、語音識別、推薦系統、金融風控等領域。在這些領域中，機器學習可以幫助我們更好地理解數據，發現數據中的規律和趨勢，從而做出更準確的預測和決策。中澤信運用機器學習算法，例如：邏輯回歸、關聯規則挖掘、支持向量機、主成分分析等，著重對於採集層進行機器學習，實現...
研究方向 推薦系統、機器學習（深度學習）、自然語言處理、服務計算等 科研獲獎 受限域漢語問答系統普適性理論與方法研究, 雲南省人民政府, 雲南省自然科學獎, 一等獎, 2015(余正濤; 郭劍毅; 毛存禮; 線岩團; 鄒俊傑; 吳則建; 張宜浩).主持及參與的科研項目 張宜浩（項目負責人）.國家自然科學青年基金項目，“...
它可以是軟體、硬體或一個系統，具備自主性、適應性和互動能力。智慧型體通過感知環境中的變化（如通過感測器或數據輸入），根據自身學習到的知識和算法進行判斷和決策，進而執行動作以影響環境或達到預定的目標。智慧型體在人工智慧領域廣泛套用，常見於自動化系統、機器人、虛擬助手和遊戲角色等，其核心在於能夠自主學習和...
2.2.3 關聯規則與推薦系統...12 2.2.4 預測分析...12 2.2.5 數據規約與降維技術...12 2.2.6 數據探索和可視化...12 2.2.7 監督學習與無監督學習...13 2.3 數據挖掘步驟...13 2.4 前期步驟...15 2.4.1 數據集的組織...
第7章 大數據技術：機器學習的根基 7．1 大數據 7．2 摩爾定律失效 7．3 分散式計算 7．4 大數據機器學習 7．5 搜尋引擎 7．6 推薦系統 7．7 雲計算與人工智慧 第8章 人工智慧前沿：增強學習 8．1 增強學習 8．2 Q-learning算法 8．3 深度增強學習 8．4 遊戲中的人工智慧 第9章 人工智慧的探索：...
27. 羅伯托·卡波拉（Roberto Caruana）：康奈爾大學教授，對機器學習在醫療健康、推薦系統和自然語言處理等領域的套用有深入研究。28. 塞巴斯蒂安·布爾（Sebastian Bubeck）：微軟研究院的研究員，對機器學習理論、最佳化算法和線上學習等領域有重要貢獻。29.克里斯蒂安·李（Kristen Grauman）：德克薩斯大學奧斯汀分校教授，...
建議書旨在探討人工智慧系統中具有核心倫理意義的特徵。因此，本建議書將人工智慧系統視為有能力以類似於智慧型行為的方式處理數據和信息的系統，通常包括推理、學習、感知、預測、規劃或控制等方面。這一方法有三個重要因素：(a) 人工智慧系統是整合模型和算法的信息處理技術，這些模型和算法能夠生成學習和執行認知任務的...
5.3.1 問題的語義理解 139 5.3.2 知識庫構建 141 5.4 資訊革命第一槍—智慧型推薦系統 142 5.4.1 什麼是推薦系統 142 5.4.2 推薦引擎的分類 143 5.4.3 推薦系統中常用的算法 144 5.4.4 如何評價一個推薦系統 146 5.4.5 推薦系統的冷啟動 150 5.5 又一個身份ID—聲紋識別 151 5.5...
7.1.4 無監督的機器學習算法295 7.2 文本相似度295 7.3 分析詞項相似度296 7.3.1 漢明距離297 7.3.2 曼哈頓距離298 7.3.3 歐幾里得距離300 7.3.4 萊文斯坦編輯距離300 7.3.5 餘弦距離和相似度304 7.4 分析文檔相似度307 7.5 構建電影推薦系統308 7.5.1 載入和查看數據集308 7.5.2...
