ContrastiveLearning
#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction
Issue Date: 2024-11-19 Collaborative Contrastive Network for Click-Through Rate Prediction, Chen Gao+, arXiv24 Comment参考: [Mini-appの定義生成結果（Hallucinationに注意）](https://www.perplexity.ai/search/what-is-the-definition-of-the-sW4uZPZIQe6Iq53HbwuG7Q)論文中の図解: Mini-appにトリガーと## ... #RecommenderSystems#NLP#Contents-based#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-18 UniTRec: A Unified Text-to-Text Transformer and Joint Contrastive Learning Framework for Text-based Recommendation, ACL23 Summary本研究では、事前学習済み言語モデル（PLM）を使用して、テキストベースの推薦の性能を向上させるための新しいフレームワークであるUniTRecを提案します。UniTRecは、ユーザーの履歴の文脈をより良くモデル化するために統一されたローカル-グローバルアテンションTransformerエンコーダを使用し、候補のテキストアイテムの言語の複雑さを推定するためにTransformerデコーダを活用します。幅広い評価により、UniTRecがテキストベースの推薦タスクで最先端のパフォーマンスを発揮することが示されました。 #ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-04-27 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision、Radford+, OpenAI, arXiv22 CommentCLIP論文。大量の画像と画像に対応するテキストのペアから、対象学習を行い、画像とテキスト間のsimilarityをはかれるようにしたモデル 論文中の図解: Mini-appにトリガーと## ... #RecommenderSystems#NLP#Contents-based#Transformer#pretrained-LM
Issue Date: 2023-07-18 UniTRec: A Unified Text-to-Text Transformer and Joint Contrastive Learning Framework for Text-based Recommendation, ACL23 Summary本研究では、事前学習済み言語モデル（PLM）を使用して、テキストベースの推薦の性能を向上させるための新しいフレームワークであるUniTRecを提案します。UniTRecは、ユーザーの履歴の文脈をより良くモデル化するために統一されたローカル-グローバルアテンションTransformerエンコーダを使用し、候補のテキストアイテムの言語の複雑さを推定するためにTransformerデコーダを活用します。幅広い評価により、UniTRecがテキストベースの推薦タスクで最先端のパフォーマンスを発揮することが示されました。 #ComputerVision#NLP#MulltiModal
Issue Date: 2023-04-27 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision、Radford+, OpenAI, arXiv22 CommentCLIP論文。大量の画像と画像に対応するテキストのペアから、対象学習を行い、画像とテキスト間のsimilarityをはかれるようにしたモデル 
Issue Date: 2023-07-27 SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings, Tianyu Gao+, N_A, EMNLP21 Summaryこの論文では、SimCSEという対比学習フレームワークを提案しています。このフレームワークは、文の埋め込み技術を進化させることができます。教師なしアプローチでは、入力文をノイズとして扱い、自己を対比的に予測します。教師ありアプローチでは、自然言語推論データセットから注釈付きのペアを使用して対比学習を行います。SimCSEは、意味的テキスト類似性タスクで評価され、以前の手法と比較して改善を実現しました。対比学習は、事前学習された埋め込みの空間を均一に正則化し、教師信号が利用可能な場合には正のペアをよりよく整列させることが示されました。 Comment#462 よりも性能良く、unsupervisedでも学習できる。STSタスクのベースラインにだいたい入ってる# 手法概要 Contrastive Learningを活用して、unsupervised/supervisedに学習を実施する。 Unsupervised SimCSEでは、あるsente ...