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TRMF 辅助论文：最小二乘法复现TRMF
1 目标函数（总） 论文笔记:Temporal Regularized Matrix Factorization forHigh-dimensional Time Series Prediction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客1.1 求解W我们留下含有W的部分：然后对wi求导 线性代数笔记：标量、向量、矩阵求导_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客而是一个标量，…
2021/11/9 23:41:26 人评论 次浏览 -
TRMF 辅助论文：最小二乘法复现TRMF
1 目标函数（总） 论文笔记:Temporal Regularized Matrix Factorization forHigh-dimensional Time Series Prediction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客1.1 求解W我们留下含有W的部分：然后对wi求导 线性代数笔记：标量、向量、矩阵求导_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客而是一个标量，…
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GRU反向传播公式推导
1、正向传播 计算图（红色部分不属于时间步t）：公式： }= \sigma(W_u[c^{<t-1>},x^{<t>}]+b_u)" class="mathcode" src="/images/baidian.png" /> }= \sigma(W_r[c^{<t-1>},x^{<t>}]+b_r)" class="mathco…
2021/8/2 23:07:06 人评论 次浏览 -
GRU反向传播公式推导
1、正向传播 计算图（红色部分不属于时间步t）：公式： }= \sigma(W_u[c^{<t-1>},x^{<t>}]+b_u)" class="mathcode" src="/images/baidian.png" /> }= \sigma(W_r[c^{<t-1>},x^{<t>}]+b_r)" class="mathco…
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推荐算法之逻辑回归模型族
目录1.协同过滤算法族的不足 2.逻辑回归算法 3.Poly2算法 4.FM算法 5.FFM1.协同过滤算法族的不足 之前的协同过滤算法族局限在于，它仅仅关注用户与物品的交互信息（受限于共现矩阵），而忽视了用户，物品，场景点信息，这使得协同过滤算法在进行推荐的时候忽视许多其他有…
2021/6/4 20:21:56 人评论 次浏览
