Learning to Recommend via Meta Parameter Partition 走讀
將Reptile用於新聞推薦這一現實場景中。本文提出將模型參數分爲用戶不變參數（fixed）與用戶自適應相關參數（adaption）解耦，線下訓練不變參數，線上訓練自適應相關參數。論文提出的方法不僅節省了存儲和線上訓練時間，而且可以在持續微調用戶特定參數的同時處理災難性遺忘。 摘要 在本文中，我們提出基於元學習方法解決推薦中的一個重要問題-用戶冷啓動。先前的元學習方法爲每個新用戶微調所有參數，這在
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning》
- 2. 讀論文筆記——Jointly Learning to Recommend and Advertise
- 3. 遷移學習論文閱讀：Transfer Learning via Learning to Transfer
- 4. [NLG] Domain Adaptive Dialog Generation via Meta Learning
- 5. 元學習Meta Learning/Learning to learn
- 6. 【論文閱讀】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.
- 7. 論文閱讀筆記《Deep Meta-Learning: Learning to Learn in the Concept Space》
- 8. 論文閱讀筆記《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》
- 9. Parameter Learning
- 10. 平安-Meta-learning for Multilingual Text-to-Speech
- 更多相關文章...
- • ADO Parameter 對象 - ADO 教程
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning》
- 2. 讀論文筆記——Jointly Learning to Recommend and Advertise
- 3. 遷移學習論文閱讀：Transfer Learning via Learning to Transfer
- 4. [NLG] Domain Adaptive Dialog Generation via Meta Learning
- 5. 元學習Meta Learning/Learning to learn
- 6. 【論文閱讀】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.
- 7. 論文閱讀筆記《Deep Meta-Learning: Learning to Learn in the Concept Space》
- 8. 論文閱讀筆記《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》
- 9. Parameter Learning
- 10. 平安-Meta-learning for Multilingual Text-to-Speech