Personalized

MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video

目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......

Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023

任务:人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标:系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法:1. 提出一个带有层次聚类(针对鲁棒性和公平的HAR)个性化的FL框架FedCHAR;通过聚类(利用用户之间的内在相似关系)提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......

Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记

Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 ​ 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐,评审总结和对话系统等。在这些任务中,用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......

通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

论文原文地址:https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法,提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......

论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning

面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中,我们提出了一种新的pFedLA训练框架,该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性,从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说,我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络,它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时,引入参数化机制 ......

论文翻译(扩散模型来了):Diffusion-Based Mel-Spectrogram Enhancement for Personalized Speech Synthesis with Found Data

利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的,因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强,然后使用增强后的数据进行文本转语音(TTS)模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强,旨在同时解决多种类型的音频退化。增强是在对数Mel频谱领 ......

Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding

Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......

论文翻译:2022_2022_TEA-PSE 2.0:Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement

论文地址:TEA-PSE 2.0:用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码: 引用: 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement,PSE)利用额外的线索,如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音,并从目标说话人提取语音。此前,Tencent - ......

论文翻译:2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE

论文地址:TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码: 引用格式:Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......
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