论文精读：带有源标签自适应的半监督域适应（Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation）
Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation 具有源标签适应的半监督域适应 原文链接 文章指出当前的半监督域适应（Semi-Supervised Domai ......![]()
AutoEmbedding论文阅读笔记
目前推荐系统中, 在特征维度上低频特征和高频特征的维度是通过遍历mask特征获得到的auc衰减衡量特征对模型的重要度来决定的. 如果想提升模型效果, 在field层面上 ......![]()
循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、 ......![]()
论文翻译：2021_Real-Time Denoising and Dereverberation wtih Tiny Recurrent U-Net
论文地址：微型循环U-Net实时降噪和去混响 论文代码： https://github.com/YangangCao/TRUNet https://github.com/amirpashamobinitehrani/tinyrecurrentunet 引用 ......![]()
论文解读（CTDA）《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentimen ......![]()
论文解读（ECACL）《ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Kai Li, Chang ......![]()
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendatio ......![]()
论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：C ......![]()
Understanding Black-box Predictions via Influence Functions
目录 概 主要内容 样本重要性分析 样本摄动对损失的影响 高效计算 共轭梯度 随机估计 一些应用 附录 (1)的证明 Koh P W, Liang P. Understanding black-box pre ......
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