今天给大家推荐一个基于强化学习进行新闻推荐的算法库。

值得注意的是该库的创建者是一个高二的学生，该项目是作者的学校项目。作者觉得强化学习入门本身是一个相当困难的话题，当他开始深入研究时，发现不能很好的理解其中的原理。因此他用了一种“社会研究”的方式来理解其数学概念，希望这篇文章能够对新手有所帮助。

强化学习是推荐系统的理想框架，因为它具有马尔可夫属性。强化学习中所涉及的组件和概念正好可以和推荐系统中的组件一一对应，比如 状态(State) 是用户评分的电影， 动作(Action) 是接下来选择观看的电影，而 奖励(Reward )是其对应的评分。

绿色表示状态，红色表示动作，黄色表示奖励

该项目介绍了实现DDPG/TD3算法的实现细节，讨论了强化学习的参数选择，介绍了动作评估的新颖概念，介绍了优化器的选择并分析了实验结果。特别说明的是，还发布了专门用于马尔可夫决策过程并与强化学习配合使用的MovieLens数据集版本。

该项目的Github地址如下：

https://github.com/awarebayes/RecNN

P.S. 好的内容值得被更多人看到。欢迎大家分享好玩好用的学习/科研/办公工具。提前祝大家元旦快乐~

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伯乐：一个易用、强大的PyTorch推荐系统库

喜欢的话点个在看吧 ????

这是我的学校项目。 它侧重于 强化学习 以进行个性化 新闻 推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建 一个 库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在 一个 文件中。 我写了几篇文章解释其功能。 学习围绕支持ML20M等的顺序或 框架 环境构建。 Seq和Frame确定顺序数据的长度类型，seq是完全顺序动态大小（WIP），而帧只是静态帧。 状态表示模块具有多种方法。 对于顺序状态表示，可以使用LSTM / RNN / GRU（WIP） 使用Modin（Dask / Ray）并行数据加载和缓存 Pytorch 1.7支持Tensorboard可视化。 将来会添加新的数据集。 :books: 中篇文章 回购协议由两部分组成：库（./re cnn ）和游乐场（. 同样，我们也可以用门控机制来改进递归神经网络中的长距离依赖问题。递归神经网络主要用来建模自然语言句子的语义． 给定 一个 句子的语法结构（可以使用递归神经网络来按照句法的组合关系来合成 一个 句子的语义．。而链式结构是一种特殊的图结构，我们可以比较容易地将这种。是将消息传递的思想扩展到图结构数据上的神经网络．。即每个短语的语义都可以由它的子成分语义组合而来。递归神经网络的一般结构为树状的层次结构，Message）， 更新自己的状态，的思想扩展到任意的图结构上．。模型的思想应用到树结构的网络中。 前馈神经网络、卷积神经网络都是单向传递的。而时序数据不仅与当前输入相关，还和过去一段时间的输出相关。 前馈神经网络、卷积神经网络的输入 输出维数都是固定的。而时序数据的长度一般是不固定的。 所以用循环神经网络处理时序数据。 由RNN扩展出两种记忆网络模型：递归神经网络、图网络 RNN的参数学习算法：随时间反向传播算法 RNN是指 Recurrent NN 循环神经网络/递归神经网络 Re cNN 是指 Recursive NN 递归神经网络 6.1 给网络增加记忆能力 延时神经网络 . R- CNN 介绍R- CNN 框架 介绍Graph-Based Image Segmentation方法介绍Selective Search方法介绍Bounding Box Regression介绍 R- CNN 框架 介绍 R- CNN 框架 出自UC Berkeley发表在CVPR 2014年的论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and... 文章目录前言1、解决的问题2、模型结构2.1.Re CNN 2.2. RiRoiAlign总结  本篇解读2021CVPR旋转目标检测论文：ReDet:A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection。附上地址和源码链接： 论文下载地址 1、解决的问题  这是本人组会上做的ppt。简单说创新点有两个：  1）利用NIPS2019的e2 cnn 思想重写了ResNet50并命名为Re CNN ，使得 CNN 具有旋转等变性。即当输入图像发 变化检测文献阅读（一） Learning Spectral-Spatial-Temporal Features via a Recurrent Convolutional Neural Network for Change Detection in Multispectral Imagery（2019 TGAS） 文章目录变化检测文献阅读（一）摘要一、INTRODUCTION二、METHODOLOGY1.网络架构2.通过 CNN 网络提取光谱-空间特征3.通过RNN建立时间依赖4.网络训练三、EXPERIMEN 此外， 推荐系统 往往利用日志文件进行学习，日志文件纪录的可能是其它版本的用户行为，这个过程对应 强化学习 中off-policy的设定。本文的创新点之一是考虑到了推荐时商品之间的2D位置关系，Actor输出的action中同时包括了每个商品的2D位置信息。可解释性的 推荐系统 指的是系统在生成推荐列表的同时，针对每 一个 推荐商品，生成推荐的理由。具体而言，可解释性的实现是通过先建立用户和商品之间的知识图谱，再将推荐行为建模成路径搜索问题，路径经过的节点即是推荐逻辑链的组成部分。2、通过与用户的自然交互， 推荐系统 。... 本文来自专栏语言、知识与 人工智能 ，作者腾讯知文实验室 近年来比较热门的任务型对话的研究主要集中在端到端的 框架 的研究，基本跟传统任务型算法 框架 ——语言理解模块（Spoken Language Understanding，对话管理模块(Dialogue Management)，自然... Residual NetworksWelcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can repres 在介绍Faster R- CNN 之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R- CNN 做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over- •   R CNN R CNN （Regions with CNN features）是将 CNN 方法应用到目标检测问题上的 一个 里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助 CNN 良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。        算法可以分为四步：        1）候选区域选择        Region Proposal是一类传统的区域提取方 原文地址：Neural Networks，简称 CNN ）" style="text-decoration:none; color:rgb(54,132,79)">卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称 CNN ）作者：josephzh0423 卷积神经网络是 近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究 随着AI的越来越火热，深度学习中神经网络也受大家的热捧，特殊是运用在图片识别等的 CNN ，然而大多数人初学者会囫囵吞枣的运用 CNN ，对于里面的隐含层参数多少、神经元个数多少有这真的熟悉吗？     下面我们一起来了解其中的秘密吧！     首先，我们要熟悉滤波器、卷积层构造等基本知识，特别是滤波器：核的大小和种类。      比如ConV2D(filter,kernel_size,stride