图神经网络（GNN）这个概念近几年很火，确实如此。然而今天，一位Reddit网友却“背道而驰”地提出了强烈反对观点。例如：过去5年中，大多数GNN论文提供的结果，对从业者没有太多帮助。我太烦Node2Vec了，引用量不应该达到7500这个数量。就玩那些没用的、小数据，效率提不上来，很难取得进步。添加...

多模态数据我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相...

 深度学习在推荐系统中的应用最早可以追溯到2007年Hinton跟他的学生们发表的一篇将受限玻尔兹曼机应用于推荐系统的文章(Explainable Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering)，随着深度学习在计算机视觉、语音识别...

利用深度学习做推荐的一般方法和思路MLP、CNN、RNN、Autoencoder、AN这几类比较出名并且常见的神经网络模型都可以应用于推荐系统中。本文我们来简单讲解一下可以从哪些角度将深度学习技术应用于推荐系统中。根据推荐系统的分类及深度学习模型的归类，我们大致可以从如下三个角度来思考怎么在推荐系统...

深度学习介绍深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互...