Author: tmddno1@naver.com

Graph neural network #2-2 (heterogeneous graph transformer)

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Graph neural network #2-1(Pinsage)

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Graph Neural Network <2부> Recommendation 개요

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Graph neural network #1

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Enhancing VAEs for Collaborative Filtering: Flexible Priors & Gating Mechanisms

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Deep neural networks for you tube recommendations(유튜브 추천 알고리즘 논문 리뷰)

2016년 논문이다. 추천 알고리즘 논문 컴파일 시작 포인트. Deep neural networks for you tube recommendations from seungwoo kim Deep neural networks for you tube recommendations from seungwoo kim

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[XAI] Explainable a.i recent researches

updated list (will be updated ) (1) “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier 2016 (Link) (2) Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 2016  (LINK) (3) Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation 2019 (Link)

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OneShot Text classification(BERT + SIAMESE NEURAL NETWORKS)

BERT 와 Siamese Neural Networks 의 조합을 통해 Text Classification 을 OneShot 으로 적용해 보고자 한다. 아래는 Test Code Link (Colab) https://colab.research.google.com/drive/1ixWY3er1Wxirl1r2zGxular2ZplpK-qN

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Machine Reading comprehension recent research

MRC(Machine Reading Comprehension) 연구 최신 Trend 인 XLNet 과 Albert 에 대한 Review

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Old fashioned nlp algorithms

1. Boolean Retrieval (1) Inverted Index Term-document incidence matrix 는 Boolean 연산 기반으로 Information Retrieval 을 하기 위한 대표적인 방법으로 기본적으로 위의 테이블과 같은 가로축은 문서, 세로축은 단어 형태로 Matrix 를 구성하고, 각 문서 별로 단어가 존재하면 1, 그렇지 않으면 0 형태로 테이블을 구성하는 것을 시작으로 한다. 하지만 이러한 방법은 Matrix 사이즈가 매우 크고 데이터가 […]

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