deep recommender system:深度学习在推荐系统中的应用及论文小结 源码

目录 推荐系统 【4/5】 【5/5】 【4/5】 【3/5】 【5 + / 5】 【4/5】 【4/5】 【5/5】 【3/5】 【5/5】 【4/5】 深度学习 卡格勒 论文概述 评分:4/5。简介:Google家在SimCLR自监督对比学习(对比学习)的损失结构基础上,延伸到有监督学习中,并在多个图像任务中分开第一。论文本身和推荐系统无关,但如果仔细推敲,公式非常接近贝叶斯个性排名损失(BPR损失),而实际上这一类三胞胎损失正是contrasive learning的其中一个子应用,也即当只有一个正负样本对的时候,当正负样本对的数量增加到多个时,将sigmoid改进为softm