Онлайн-семинар «Коллаборативная фильтрация и автоэнкодеры»

7 мая 2020 года прошел четвертый онлайн-семинар Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

Матричная факторизация стала стандартным подходом коллаборативной фильтрации, который используется при создании рекомендательных систем. Несмотря на ряд преимуществ, state-of-the-art результаты демонстрируют альтернативные методы. В данном докладе будут рассмотрены два типа моделей: т.н. линейные автоэнкодеры (например, SLIM), суть которых заключается в обучении матрицы похожести между предметами, а так же их более гибкие обобщения — глубокие автоэнкодеры (преимущественно основанные на VAE).
Презентация: 
7_05_ilya_shenbin (PDF, 536 Кб)