KGAT_基于知识图谱+图注意力网络的推荐系统（KG+GAT）不错的文章：https://blog.csdn.net/Caster_X/article/details/109448685

协同过滤算法效果不佳怎么办？知识图谱来帮忙啦！Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation(WWW2019)Paper：https://arxiv.org/pdf/1901.08907.pdf作者：一元，炼丹笔记小编背景协同过滤在真实推荐场景中经常会受到稀疏性和冷启动问题的影响,为了缓解此类问题,我们

GRULSTM当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信...

Kaggle上的狗品种识别（ImageNet Dogs）在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。# 在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上训练..

Kaggle上的图像分类（CIFAR-10)我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar-10# 本节的网络需要较长的训练时间# 可以在Kaggle访问：# https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-image-classifica...

目标检测基础（学渣版）代码没几行，注释写成翔 ——热心市民张先生目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边..

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目标检测基础（学渣版）代码没几行，注释写成翔 ——热心市民张先生目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边..