Autoencoders
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering论文阅读笔记
摘要 将VAE扩展到具有隐式反馈的协同过滤，这样能够超越线性因子模型。提出了一个具有多项式条件似然的神经生成模型。目前推荐系统用的比较多的是rank指标，这里本文也说明了为什么多项似然非常适合隐式反馈数据建模。相对于高斯函数和逻辑函数更加接近rank损失 马上提出了一个比较有意思的观点，虽然推荐被认 ......
AutoRec Autoencoders Meet Collaborative Filtering 论文阅读笔记
这个是第一篇将自编码器应用到推荐系统中的论文，也是将深度学习应用到推荐系统中的论文。比较老，主要学习它的思想，对输入的编码与重建。这篇文章提出了基于AutoEncoder的协同过滤方法来解决评分预测问题 我们的目标就是设计一个基于项目或者用户的自动编码器，它可以将每个部分观察到的\(r^u(r^i) ......
Variational Autoencoders（VAE）
在过去的几年中，基于深度学习的生成模型越来越受到关注，一方面这是因为该领域产生了一些惊人改进，另一方面受到关注也暗示着该领域进展迅猛。 依靠大量数据，精心设计的网络体系结构和智能培训技术，深入的生成模型已经显示出了令人难以置信的能力，可以生成各种高度逼真的各种内容，例如图像，文本和声音。 在这些深层 ......
【论文阅读】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.10 > - ⏰最近更新时间：2023.6.10 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......