Хартията е Тук ! Ключова дума Съвкупност, Разнообразие, Пристрастие към простотата, Извънразпределение Резюме Понякога моделите, базирани на градиент, могат да изберат лесния начин по време на обучение, фокусирайки се върху прости, но подвеждащи характеристики – тези, които се показват в данните за обучение, но не и в данните за тестване. Този проблем се влошава, когато данните, използвани за тестване, не съвпадат с данните, използвани за обучение. Авторът на статията е..

Факторизиране на вероятностна матрица и съвместно филтриране Автоматизираните системи за препоръчване обикновено се използват, за да предоставят на потребителите предложения за продукти, които биха представлявали техен интерес въз основа на съществуващи данни за предпочитанията. В литературата са описани различни видове препоръчителни системи. Ние обаче ще подчертаем две основни категории и след това ще разширим допълнително втората: Филтриране въз основа на съдържание: Те използват..

Интуиция за предсказващо кодиране и принципа на свободната енергия Тази нетехническа публикация е за теоретична невронаука и има за цел да даде прости визуални интуиции, без да навлиза в основната математика. Ако искате да получите по-задълбочено третиране на безплатната енергия, вижте тази по-нова публикация: Урок за активно заключение Активното заключение е принципът на свободната енергия на мозъка, приложен към действие. Поддържа се от много..

Интуитивен начин за разбиране на байесовия персонализиран критерий за оптимизиране на класирането с помощта на матрична факторизация В тази публикация ще обсъждам Bayesian personalized ranking (BPR), един от известните алгоритми за обучение за класиране, използвани в препоръчителните системи. Преди да навляза в детайлите на BPR алгоритъма, ще дам общ преглед на това как работят препоръчителните системи като цяло и относно моя проект върху система за препоръчване на музика. Това ще..