协同过滤推荐和基于内容的推荐是目前应用于推荐系统中的两种主流手段.传统的协同过滤模型存在着矩阵稀疏问题,基于内容的推荐又不能自动抽取深层特征,且两种推荐手段很难直接融合在一起,无法共同提升推荐系统的性能表现.充分利用了深...协同过滤推荐和基于内容的推荐是目前应用于推荐系统中的两种主流手段.传统的协同过滤模型存在着矩阵稀疏问题,基于内容的推荐又不能自动抽取深层特征,且两种推荐手段很难直接融合在一起,无法共同提升推荐系统的性能表现.充分利用了深度学习模型能够深度挖掘内容隐藏信息的特性,将栈式降噪自编码器(SDAE)运用于基于内容的推荐模型中,并将其与基于标签的协同过滤算法结合在一起,提出DLCF(Deep Learning for Collaborative Filtering)算法.经过真实数据集的验证,DLCF算法能够很大程度上克服矩阵稀疏问题,在性能上优于传统推荐算法.展开更多
针对现有的显著性检测算法检测目标类型单一、通用性差的问题,提出一种基于无监督栈式降噪自编码网络的显著性检测算法.该算法利用无监督栈式降噪自编码网络(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)在多个尺度对原始图像进行稀疏重构,将...针对现有的显著性检测算法检测目标类型单一、通用性差的问题,提出一种基于无监督栈式降噪自编码网络的显著性检测算法.该算法利用无监督栈式降噪自编码网络(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)在多个尺度对原始图像进行稀疏重构,将原始图像与SDAE网络重构图像之间的差作为显著图,二值化后的显著图作为显著性目标检测结果.在SDAE网络训练过程中,将原始图像作为原始数据,网络重构的图像作为观察数据.为了提升网络训练效率,首先利用无监督逐层贪婪方法训练同结构的深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),将训练得到的DBN网络参数设为SDAE网络的初始参数,再计算原始数据与观察数据之间的互信息作为网络收敛代价,利用反向传播进行网络参数微调.实验表明,该网络模型可以完成多类型目标的显著性检测,具有通用性好,准确度高等优点.展开更多
文摘协同过滤推荐和基于内容的推荐是目前应用于推荐系统中的两种主流手段.传统的协同过滤模型存在着矩阵稀疏问题,基于内容的推荐又不能自动抽取深层特征,且两种推荐手段很难直接融合在一起,无法共同提升推荐系统的性能表现.充分利用了深度学习模型能够深度挖掘内容隐藏信息的特性,将栈式降噪自编码器(SDAE)运用于基于内容的推荐模型中,并将其与基于标签的协同过滤算法结合在一起,提出DLCF(Deep Learning for Collaborative Filtering)算法.经过真实数据集的验证,DLCF算法能够很大程度上克服矩阵稀疏问题,在性能上优于传统推荐算法.
