矩陣分解 MF 是最流行的產品推薦技術之一，但眾所周知，它存在嚴重的冷啟動問題。項目冷啟動問題在Tweet推薦等設置中尤其嚴重，因為新項目會不斷到達。本文提出了一種元學習策略來解決新項目連續到達時項目冷啟動的問題。我們提出了兩種深度神經網絡架構來實現我們的元學習策略。第一種結構學習一個線性分類器，其權值由項目歷史確定，而第二種結構學習一個神經網絡，其偏差被調整。我們對Tweet推薦的實際問題進行了 ...
2020-03-21 16:57 0 838 推薦指數：
《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》論文閱讀 (i)問題背景： 工業界的推薦系統/廣告系統現在都會 ...
關於元學習，網上的很多教程不太說人話，大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展，並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題； 關於原理或者說概要比較好的博客： https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
先簡單歸納一下，后續記一個詳細的筆記把。 摘要部分 對於用戶冷啟動的解決方法，一般是先給出一些候選的商品，然后通過用戶對這些候選商品的偏好進行推薦。這么做有兩個問題： 1. 活躍度（后續 ...
On First-Order Meta-Learning Algorithms Abstract 本文考慮元學習問題，其中存在任務分布，我們希望得到一個當面 ...
代碼： github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading ...
摘要：我們提出了一種不依賴模型的元學習算法，它與任何梯度下降訓練的模型兼容，適用於各種不同的學習問題，包括分類、回歸和強化學習。元學習的目標是在各種學習任務上訓練一個模型，這樣它只需要少量的訓練樣本就可以解決新的學習任務。在我們的方法中，模型的參數被顯式地訓練，使得少量的梯度步驟和少量的來自 ...
目錄 元學習（Meta-learning） 元學習被用在了哪些地方？ Few-Shot Learning（小樣本學習） 最近的元學習方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML ...
