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Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ
动机 本文是2017年IJCAI上的一篇论文。FM方法通过结合二阶特征交互来增强线性回归模型，它将这些特征交互一视同仁，给予它们一个相同的权重，但是并不是所有特征的交互都是有意义的，更具体的，不同的特征交互之间有不同的重要性。而FM模型忽略了这一点，这可能会带来一些噪声，本文作者提出了AAttentional Factorization Machine（AFM）复现笔记
声明：本模型复现笔记记录自己学习过程，如果有错误请各位老师批评指正。 之前学习了很多关于特征交叉的模型比如Wide&Deep、Deep&Cross、DeepFM、NFM。 对于特征工程的特征交叉操作，这些模型已经做的非常好了，模型进一步提升的空间已经很小了，所以很多研究者继续探索更多"结构"上的血卟啉单甲醚(HMME)对细菌光动力的杀伤作用
血卟啉单甲醚(Hematoporyrin monomethyl Ether,HMME)对革兰氏阳性(G+)、阴性(G-)菌均具有光动力的杀伤作用。通过平板菌落计数法和原子力显微镜(AFM),观察细菌与HMME作用前后形貌的变化。 当HMME浓度为50 μg/mL,可见光(光功密度为200 mW/cm2)光照30min时90%以上的金黄色葡萄球【细胞分割】基于matlab GUI原子力显微镜图像分析【含Matlab源码 1371期】
一、AFM简介 理论知识参考文献：原子力显微镜（AFM）图像的计算机辅助分析 二、部分源代码 function varargout = AFManalysis(varargin) % AFMANALYSIS M-file for AFManalysis.fig % AFMANALYSIS, by itself, creates a new AFMANALYSIS or rais【路径规划】基于matlab GUI人工势场算法机器人避障路径规划（手动设障）【含Matlab源码 617期】
一、简介 人工势场法是局部路径规划的一种比较常用的方法。这种方法假设机器人在一种虚拟力场下运动。 如图所示，机器人在一个二维环境下运动，图中指出了机器人，障碍和目标之间的相对位置。 这个图比较清晰的说明了人工势场法的作用，物体的初始点在一个较高的“山头”上，要到达的目标AFM：二维CsPbBr3/CdS异质结优异的激子光伏效应
光伏效应对于将太阳能转化为电能是非常重要的，特别是在太阳能电池的应用中得到了广泛的探索。目前对光伏效应的研究主要集中在基于传统半导体p-n结的器件上。但是，该类型光伏效率几乎达到理论极限。激子光伏效应通过激子（牢固结合的电子-空穴对）扩散到异质AFM：多尺度设计的钛铌氧负极用于快充锂离子电池
锂离子电池的快充性能对下一代储能系统至关重要。对于传统的石墨负极，低的工作电位（< 0.2 V）导致锂金属的沉积引起的安全隐患，限制了其在快充锂离子电池体系中的应用。钛酸锂具有高的工作电压（1.55 V），规避了石墨负极低电位下析锂的安全问题，然而，其高工作电AEnM：原位电化学AFM揭示H2O介导的锂氧界面反应机制
在诸多化学储能体系中，锂氧（Li-O2）电池因具有超高的理论能量密度（3458 Wh kg-1）而被广泛关注。由于Li-O2电池中阴极反应产物过氧化锂（Li2O2）具有较差的电子、离子导电性，其在电极表面的堆积使得界面电子传递受阻，因此电池的高容量性质难以发挥。H2O在非质子Li-O2电池中扮演着重要角色。一般AFM：基于硫化锑纳米线的宽光谱偏振光探测及偏振成像
宽光谱和超快速光响应偏振光探测器在图像传感器等领域具有广泛的应用，近年来已被广泛研究。Sb2S3具有低对称的晶体结构和特殊的电子能带结构，使得它可以作为宽光谱偏振光探测中的半导体输运层。中国科学院半导体研究所魏钟鸣课题组和合作者通过硫辅助的物理气相沉积方法制备了高质量AFM：具有优异储钾性能的氮/磷共掺杂空心多孔碗状碳负极
钾离子电池（PIBs）因钾资源储量丰富、成本低廉和电极电位（-2.93V）低，成为大规模储能的候选体系而备受关注，有望成为下一代的LIBs替代品。然而钾离子半径较大（K+ vs. Li+：1.38Å vs. 0.76Å）会导致反应动力学缓慢和体积膨胀较大，限制了其储存能力和循环稳定性。故P高速数据采集卡是如何帮助原子力显微镜改进性能的？
原子力显微镜（AFM）是材料科学中的重要工具，用于表面的机械扫描。测量并计算在表面的原子与纳米针的尖端之间的作用力，并给出纳米级分数的分辨率。现在，澳大利亚纽卡斯尔大学正在改进和简化这些复杂的机器，以便在全世界的实验室中得到更广泛的应用。 在这项复杂的研究中，一个8通的道SpectruAI上推荐 之 AFM与DIN模型（当推荐系统遇上了注意力机制）
1. 前言 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？ 为了解决这个矛盾， 推荐系AFM模型 pytorch示例代码
1.AFM模型pytorch实现。 $\hat{y}_{AFM}=w_{0} + \sum_{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+p^{T}\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^{n}a_{ij}(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}$ $a_{ij}^{'}=h^{T}Relu(W(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}+b)$ $a_{ij}=\frac{exp(a_{ij}^{'})}{\sum_{i,j}exp(a_{ij}^{&#CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM
这一节我们总结FM另外两个远亲NFM，AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息，总共向量乘积就这几种，这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了。AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和。 以下代码针