[论文标题]Collaborative Memory Network for Recommendation Systems    (SIGIR'18) [论文作者]—Travis Ebesu (Santa Clara University).—Bin Shen (Google).—Yi Fang (Santa Clara University) [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 在现代网络平台上,推荐系统对于保持用户对个性化内容的关注起着至关…

继上一篇:Memory Network 1. 摘要 引入了一个神经网络,在一个可能很大的外部记忆上建立了一个recurrent attention模型. 该体系结构是记忆网络的一种形式,但与该工作中的模型不同,它是端到端培训的,因此在培训期间需要的监督明显更少,这使得它更适合实际环境. 它还可以看作是RNNsearch的扩展,适用于每个输出符号执行多个计算步骤的情况.该模型的灵活性允许我们将其应用于各种任务,如(合成的)问题回答[22]和语言建模. 对于前者,我们的方法是与记忆网络竞争,但缺乏监…

2015年,Facebook首次提出Memory Network. 应用领域:NLP中的对话系统. 1. 研究背景 大多数机器学习模型缺乏一种简单的方法来读写长期记忆. 例如,考虑这样一个任务:被告知一组事实或一个故事,然后必须回答关于这个主题的问题. 循环神经网络(RNN) 经过训练来预测下一个(一组)单词的输出.----> 记忆通常太小,并且不能准确地记住过去的事实(知识被压缩到密集的向量中). RNNs在记忆方面有困难. 然而,例如,在视觉和听觉领域,观看一部电影并回答有关它的问题需要长时…

目录 1 Recurrent Entity Network Introduction 模型构建 Input Encoder Dynamic Memory Output Model 总结 2 hierarchical Memory Networks MIPS 3 Hierarchical Memory Networks for Answer Selection on Unknown Words 4 Gated End-to-End Memory Networks 参考 1 Recurrent En…

目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Multiple Layer 网络参数设置细节 QA 问题 3 Key-Value Memory Networks 4 Dynamic Memory Networks Input Module Question Module Episodic Memory Module Attention mechan…

在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network). 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成.它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的…

转自:https://www.jianshu.com/p/e5f2b20d95ff,感谢分享! 基础Memory-network 传统的RNN/LSTM等模型的隐藏状态或者Attention机制的记忆存储能力太弱,无法存储太多的信息,很容易丢失一部分语义信息,所以记忆网络通过引入外部存储来记忆信息.记忆网络的一般框架如下图所示:   记忆网络 它包括四个模块:I(Input),G(Generalization),O(Output),R(Response),另外还包括一些记忆单元用于存储记忆.In…

循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考,就像你阅读本文时,不会从头去重新学习一个文字,人类的思维是有持续性的.传统的卷积神经网络没有记忆,不能解决这一个问题,循环神经网络(Recurrent Neural Networks)可以解决这一个问题,在循环神经网络中,通过循环可以解决没有记忆的问题,如下图: 看到这里,你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆.我们把这个图展开: 可以看出,我们输入 \(X_0\) 后,首先警告训练,得到输出 \(h_0\),同时会把这个输出传递给下一…

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷.比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类.目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件. 递归神经网络能够解决这一问题.这些网络中具有循环结构,能够使信息持续保存. 递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使…

VMware虚拟机上网络连接(network type)的三种模式--bridged.host-only.NAT VMWare提供了三种工作模式,它们是bridged(桥接模式).NAT(网络地址转换模式)和host-only(主机模式).要想在网络管理和维护中合理应用它们,你就应该先了解一下这三种工作模式. 1.bridged(桥接模式) 在这种模式下,VMWare虚拟出来的操作系统就像是局域网中的一台独立的主机,它可以访问网内任何一台机器.在桥接模式下,你需要手工为虚拟 系统配置IP地址.子…