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上传时间: 2021-03-04
详细说明：利益相关网络
该神经网络旨在发现兴趣向量之间的相关性，并有效预测受试者的兴趣。
引擎盖下
ICN使用隐藏的softplus层，以及智能的批处理/层归一化和Adam优化器。 已经对大量，大规模和稀疏数据组合进行了测试，以确保进行微调。 对于小数据集，训练收敛非常快，而对于大数据集（具有至少100个兴趣类别的对象），训练收敛缓慢/稳定。
另外，ICN使用特殊的似然评分系统，而不是一站式编码。
培训投入
输入到该网络仅仅是兴趣阵列。 第一维代表主体的数量，第二维代表主体的兴趣。
例如三个兴趣各异的人： input = [["Swimming", "Driving"], ["Skating", "Singing", "Dancing"], ["Traveling", "Drawing"]]
预测输入
预测输入是兴趣标签。 神经网络以兴趣池中每个其他兴趣的概率得分作为响应。 从0-0.49的数字
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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