(论文阅读笔记1)Collaborative Metric Learning(二)（WWW2017）

最新推荐文章于 2022-04-20 22:13:30 发布
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分类专栏： 机器学习 最优化 文章标签： 协同度量学习 论文
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chunyun0716/article/details/77430652
本文介绍了一种称为协同度量学习(CML)的方法，该方法能够通过建立隐性反馈模型来学习用户-物品间的距离，进而揭示用户和物品之间的关联关系。通过CML学习到的距离不仅使已知正例关系的用户-物品对更加紧密，同时也揭示了用户-用户及物品-物品之间的潜在关联。

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三、协同度量学习

    这一部分，我们讨论CML作为一种更自然的方法获得关联关系。CML的思路是这样的：我们在已知正例关系的user-item集合S上建立一个隐性反馈模型，并且学习user-item的距离作为他们的关系。学习到的距离使得S中的对更加紧密，而S之外的user-item对相对的远离。这个处理过程，源于三角不等性。也可以聚类：喜欢相同item的users，同一user喜欢的一些items。换句话说，通过学习度量可以获得已知的正例关系，这个关系不仅是user-item之间，而且包含user-user和item-item，而这是我们不能直接通过观察得到的。

3.1 Model Formulation

    

度量学习(Metric Learning)
AI天才研究院
07-12 1045
度量学习(Metric Learning) Metric Learning. 度量学习(Metric Learning)是指在特定的任务上通过理解样本之间的相似关系，学习一个合适的距离度量函数。传统的度量学习方法通常使用
(论文阅读笔记1)Collaborative Metric Learning(一)（WWW2017）
chunyun0716的专栏
07-31 2965
一、摘要    度量学习算法产生的距离度量捕获数据之间的重要关系。这里，我们将度量学习和协同过滤联系起来，提出了协同度量学习（CML），它可以学习出一个共同的度量空间来编码用户偏好和user-user 和 item-item的相似度。二、背景2.1 Metric Learning     令χ={x1,x2,…,xn}\chi = \{x_1, x_2,\dots, x_n\}是空间Rm\mathb
度量学习 (Metric Learning)（一）
Nehemiah_Li的专栏
03-12 4万+
度量学习（Metric Learning） 度量（Metric）的定义  在数学中，一个度量（或距离函数）是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空间。 1 为什么要用度量学习？ 很多的算法越来越依赖于在输入空间给定的好的度量。例如K-means、K近邻方法、SVM等算法需要给定好的度量来反映数据间存在的一些重要关系。这一问题在无监督的方法（如聚类）中尤为明显。举一
8、Collaborative Metric Learning
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一、摘要： 文章的核心思想：是如何把Metric learning 和 CF结合起来从而达到更好的推荐效果。 提出了CML（Collaborative Metric Learning），其学习一个联合度量空间，不仅编码用户的偏好，而且编码用户-用户和项目-项目的相似性。 假设用户和物品可以放到低维空间，并且可以使用满足不等式性质的欧式距离来度量他们之间的距离。 将ML和CF结合的原因...
机器学习: Metric Learning (度量学习)
JNing
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[1] Wikipedia-距离函数 [2] DistLearnKit [3] 基于深度学习的Person Re-ID（度量学习） [4] 度量学习 [5] 度量学习（Distance Metric Learning）介绍
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THOOOR的博客
08-19 317
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Collaborative Metric Learning——paper 笔记
wang2008start的专栏
07-23 1461
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计算机视觉笔记七：Person Re-Identification With Metric Learning Using Privileged Information
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TIP2018的right @IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 27, NO. 2, FEBRUARY 2018吸引我的是其中应用的metric learning。我一直以为，metric learning其实和传统的dense prediction以及各种CNN背后的东西是一致的。你现在有这些东西，比方说一堆图片，那么机器怎么看待它们之间的差...
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pytorch-metric-learning：在应用程序中使用深度度量学习的最简单方法。 模块化，灵活和可扩展。 用PyTorch写
02-03
新闻 1月12日：v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看 12月10日：v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看 11月6日：v0.9.94中有一些小错误修复和改进。 文献资料 Google Colab示例 请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。 PyTorch公制学习概述 该库包含9个模块，每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用，或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。 损失函数如何工作 在训练循环中使用损失和矿工 让我们初始化一个简单的 ： from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses . TripletMarginLoss () 要在训练循环中计算损失，请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为（N，embedding_size），标签的大小应为（N），其中N为批处理大小。 # your training loop for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ): optimiz
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