深度学习常用的计算loss之一,也就是拉开正负样本之间的距离。本质上来说是排序loss, 基础假设是 用户交互过的商品排序在未交互的商品之前。 假设并不完全成立,比如说没有交互过但是很喜欢的商品,不一定要拍在后面。 ri为正样本,rj为负样本。 代码样例: # BPRLoss import torch as t User = t.randn(3, 6...
在之前的文章里,我们在加速Ranknet的时候意外的得到了BPR Loss: https://blog.tsingjyujing.com/ml/recsys/ranknetblog.tsingjyujing.com/ml/recsys/ranknet Lω=−∑i,j∈Slog(sigmoid(si−sj)) 我们说过,Ranknet可以不定用NN,任何可微的模型都可以塞到后端去。其实我们一直没有用贝叶斯的观点来看Ran...
BPR loss用的是一个可微分的损失函数 $$\ln \sigma(x)$$ 替代01损失。梯度计算 \begin{aligned} \frac{\partial BPR-OPT}{\partial \Theta} &=\sum_{(u,i,j)\in D_S}\frac{\partial} {\partial \Theta}\ln \sigma(\hat x_{uij}) - \lambda_{\Theta}\frac{\partial}{\partial \Theta} ...
bprloss = regulation_rate * l2_norm - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x))) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss) return u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op 有了算法的数据流图,训练集和测试集也有了,现在我们可以训练模型求解W,H这两个矩阵了,注意我们在...
做Top-N推荐，自定义BPR损失函数，lossbackward没有反应，没有任何报错，如何解决？写了一个TOP-N推荐...
zero_grad() bprloss= -torch.mean(torch.log(torch.sigmoid(torch.sum(u_emb*(i_emb-j_emb),dim = 1))) bprloss.backward() optimizer.step() loss_mean+=bprloss.data preds = [] for uij_test in generate_test_batch(user_ratings, user_ratings_test, item_count): u,i,j = torch.tensor...
step2: 用回归loss约束还原被mask掉的特征。 image.png 04. 增强的模态和多模态数据集 4.1 制作并公开多模态数据集 (适用多模态推荐代码框架LLMRec/LATTICE/MMSSL/MICRO,无需数据预处理) 该工作制作了Netflix和MovieLens两个多模态推荐数据集,解决了多模态推荐领域一直以来的数据集稀缺问题。
【TF2.x复现】MF-BPR---贝叶斯个性化排序(tf.keras.layers.Layer.add_loss)mp.weixin.qq.com/s/jFB4MkmOLThAdBOn7DY6kw github: ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0github.com/ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0 MF-BPR模型建立 1、首先定义模型输入的初始化参数: feature_columns:输入的特...
3种方法的区别主要体现在损失函数(Loss Function)上: •Regression: treat relevance degree as real values •Classification: treat relevance degree as categories •Pairwise classification: reduce ranking to classifying the order between each pair of documents. 下面是两张图,第一张表示学习排序的过程,...
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