综述论文解读：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities

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论文阅读 | Transformer-XL: Attentive Language Models beyond a Fixed-Length Context

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…

论文解读（SDNE）《Structural Deep Network Embedding》

论文题目:<Structural Deep Network Embedding>发表时间: KDD 2016 论文作者: Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址: DownloadGithub: Go1.Go2 ABSTRACT Motivation 由于底层网络结构复杂,Shallow model 无法捕捉高度非线性的网络结构,导致网络表示次优. 因此,如何找到一种能够有效捕捉高度非线性网络结构并保留全局和局部结构的方法是…

BERT论文解读

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr…

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

论文解读（KP-GNN）《How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks》

论文信息论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文工作: 1)正式区分了 K-hop 邻居的两个不同的内核,它们在以前的工作中经常被滥用.一种是基于图扩散(…

itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读

itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读本文用到的符号标识 1.Item-based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度皮尔逊相似系数参数聚合进行推荐根据用户项目交互矩阵 \(A\) 计算相似度矩阵 \(W\): 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: \[{ {\tilde a_i}^T}={ a_i^T} \times W\] 例如,对于 j 号物品,用户的偏好值如此计算: \[{ {\tilde a_{(u,j)}}}=\sum_{i\in…

【NLP】Recurrent Neural Network and Language Models

0. Overview What is language models? A time series prediction problem. It assigns a probility to a sequence of words,and the total prob of all the sequence equal one. Many Natural Language Processing can be structured as (conditional) language modell…