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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A

Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ

目录概主要内容Attention network细节代码 Xiao J., Ye H., He X., Zhang H., Wu F. and Chua T. Attentional factorization machines: learning the weight of feature interactions via attention networks. In International Joint Conference on Artificial Intelligence (I

Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation阅读笔记

动机本论文是2021年发表在IW3C2的一篇论文。在基于知识图谱的推荐系统中，使用图神经网络是一个趋势，但是目前基于图神经网络的模型有以下不足之处：1.没有在更细的意图粒度上识别用户与物品之间的关系。2.没有利用依赖关系保留长距离的语义连接。本文作者提出的KGIN模型解决了上述问

学习 Bootstrap 5 之 Interactions

学习 Bootstrap 5 之交互 Interactions1. 网页文本选择 (Text selection)(1). 全部选中 class = "user-select-all(2). 按词选中 class="user-select-auto" (默认)(3). 不可选中 class="user-select-none" 2. 鼠标指针事件 (Pointer events)注意简单处理 Interactions

Appium命令-Interactions

Shake 在设备上执行摇动动作 self.driver.shake(); Lock（锁定设备） # Python self.driver.lock(); Unlock（解锁设备） self.driver.unlock(); Is Locked（设备是否锁定） self.driver.is_locked() Rotate以三维方式旋转设备 driver.rotateDevice({x: 114, y: 198, duration: 5, radiu

【Day13 文献精读】Cross-dimensional magnitude interactions arise from memory interference

阅读文献： Cai, Z. G., et al. (2018). "Cross-dimensional magnitude interactions arise from memory interference." cognitive psychology 106: 21-42. 文献链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0010028518300100 本文为Day4和Day11-12文献的后续研

Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation

KGIN Abstract 论文中提出目前的GNN-based模型在关系建模上属于粗粒度的建模。在两个方面做得不足：（1）没有在细粒度的意图级别上识别用户-项目关系（2）未利用关系依赖性来保留远程连接的语义于是使用了新的模型——Knowledge Graph-based Intent Network(KGIN)，结合KG关系，加强不同用户

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers论文阅读

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers论文阅读介绍方法Focal self-attentionWindow-wise attentionSub-window pooling.Attention computation.Complexity analysisModel configuration 实验图像分类目标检测和实例分割语义分割与

Learning to Detect Human-Object Interactions论文阅读笔记

前言这是一篇2018年发表在CS上的论文，原文地址点这里笔记这篇文章主要的贡献有两个，一是在原来HICO数据集的基础上增加了instance annotation，即动-名词对的文字注释。二是提出了HO-RCNN网络。注释部分没有什么好说的，比较有趣的是HO-RCNN网络，图三就是网络的结构，从图上来

论文阅读：Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding

时序定位的局部-全局视频-文字交互 Abstract 摘要本文针对文本到视频的时域定位问题，旨在识别与文本查询语义相关的视频时间间隔。我们使用一种新的基于回归的模型来解决这个问题，该模型学习为文本查询中的语义短语提取一组中级特征，这些特征对应于查询中描述的重要语义实体（参