Perguntas com a marcação «recommender-system»

Tudo relacionado a sistemas de recomendação

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Significado de recursos latentes?

Estou aprendendo sobre fatoração matricial para sistemas de recomendação e estou vendo o termo latent featuresocorrer com muita frequência, mas não consigo entender o que isso significa. Eu sei o que é um recurso, mas não entendo a idéia de recursos latentes. Poderia explicar isso? Ou pelo menos me...

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Quantas células LSTM devo usar?

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...

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Existem bons modelos de linguagem prontos para uso em python?

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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Melhores idiomas para computação científica [fechado]

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria...

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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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Como fazer produto interno em lote no Tensorflow?

Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

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Como lidar com dados implícitos na recomendação

Um sistema de recomendação mantém um registro de quais recomendações foram feitas para um usuário específico e se esse usuário aceita a recomendação. É como user_id item_id result 1 4 1 1 7 -1 5 19 1 5 80 1 onde 1 significa que o usuário aceitou a recomendação enquanto -1 significa que o usuário...