03 2017 档案
摘要:ppt计划 1)制作完成 2)知识点补充完整 3)讲的自然,迭代修改ppt 讲后: 1)总要的思路 2)思路 3)思路
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摘要:受限玻尔兹曼机(RBM)学习笔记 1)这篇文章中有一部分把MCMC采样法讲的比较形象。 2)RBM,个人感觉是一种通过神经网络来表示概率图模型的方法,或者说通过神经网络来表示观察到的样本发生概率的方法。而与神经网络的主要不同之处在于使用了能量函数作为目标函数。
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摘要:读后感: 时间不多,略扫一遍。 亮点在于1)问题从POI角度出发来预测用户(但实际是换汤不换药)。 2)方法使用word2vec,但这种思想其实在以前的Metric Embeding已经体现过;至于融入地理信息,感觉其方法过于繁琐。 3)提出的假设与WWO中的基本相同,rate=序列概率*兴趣概率。
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