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摘要：Factorization Machine Model如果仅考虑两个样本间的交互, 则factorization machine的公式为:$\hat{y}(\mathbf{x}):=w_0 + \sum_{i=1}^nw_ix_i + \sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^nx_ix_j... 阅读全文

摘要：受限玻尔兹曼机是一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network), 详细介绍可见我的博文《受限玻尔兹曼机(RBM)简介》, 本文主要介绍RBM在协同过滤的应用。1. 受限玻尔兹曼机简单介绍 传统的受限玻尔兹曼机是一种如下图所示, 其由一些可见单元(visible unit，对应可见变量，亦即数据样本)和一些隐藏单元(hidden unit，对应隐藏变量)构成，可见变量和隐藏变量都是二元变量，亦即其状态取{0,1}。整个网络是一个二部图，只有可见单元和隐藏单元之间才会存在边，可见单元之间以及隐藏单元之间都不会有边连接。 将该模型应用到协同过滤需. 阅读全文