NAR网络结构(图片)
时间: 2023-06-27 18:02:45 浏览: 52
抱歉,我无法直接在这里插入图片。但是,以下是NAR网络结构的文字描述:
NAR(Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning)网络结构是一种用于新闻推荐的深度学习模型。它由三个主要部分组成:用户表示、新闻表示和预测部分。
用户表示部分采用多视角学习,将用户的不同兴趣特征表示为不同的视角,例如用户的历史行为、用户的社交网络信息等。每个视角通过一个单独的神经网络编码器进行编码,然后将这些编码器的输出通过注意力机制进行加权融合,生成最终的用户表示。
新闻表示部分也采用了多视角学习,将新闻的不同特征表示为不同的视角,例如新闻的标题、正文、图片等。每个视角同样通过一个单独的神经网络编码器进行编码,然后将这些编码器的输出通过注意力机制进行加权融合,生成最终的新闻表示。
预测部分将用户表示和新闻表示进行匹配,生成用户对每篇新闻的兴趣预测得分。具体地,该部分使用一个多层感知机(MLP)将用户表示和新闻表示拼接在一起,并输出一个预测得分。
整个NAR网络结构可以通过端到端的方式进行训练,以最大化推荐性能。
相关问题
nar神经网络原理介绍
C知道:NAR(Neural Architecture Regularization)是一种用于神经网络结构优化的方法。它的原理是通过引入结构正则化机制,来约束神经网络的架构并提高其泛化能力。
传统的神经网络结构设计通常依赖于人工经验或者试错搜索,而NAR的目标是自动发现和优化神经网络的结构。它通过引入一种基于随机网络生成器的正则化项,来约束网络结构的搜索空间。这个正则化项会惩罚具有冗余连接或者无效连接的网络结构,同时鼓励生成更简洁和有效的结构。
NAR方法的核心是使用一组基本元件来构建网络结构,其中每个元件代表一个可重复使用的网络模块。在训练过程中,NAR会通过学习网络结构的分布来不断更新随机网络生成器,并且使用生成器生成新的候选网络结构进行评估和筛选。最终,NAR会选择最优的网络结构来进行后续的训练和推理。
通过引入结构正则化机制,NAR能够有效地减少网络结构的复杂度,并提高模型的泛化能力和可解释性。它已经在图像分类、目标检测和语音识别等领域取得了一定的成果,并且有望在未来的神经网络设计中发挥重要作用。
WDT加NAR神经网络
WDT是指WatchDogTimer,它是一个用于调用回调函数的计时器。当发生超时时,WatchDogTimer会触发回调函数。为了防止WatchDogTimer调用回调函数,应用程序需要定期“喂”WatchDogTimer。在Python中,您可以使用pip命令安装WDT库,并且需要Python版本3.6.0或更高。
关于WDT加NAR神经网络,根据提供的引用内容,没有提及WDT和NAR神经网络之间的关系。因此,无法提供相关信息。