ML,DL/Paper Review (3) 썸네일형 리스트형 [논문리뷰] GDSRec : Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation https://arxiv.org/abs/2205.09948 GDSRec: Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social RecommendationGenerating recommendations based on user-item interactions and user-user social relations is a common use case in web-based systems. These connections can be naturally represented as graph-structured data and thus utilizing graph neural networks (GNNs) forarxiv.orgAbstract & Intro해.. [논문리뷰] Graph Neural Networks for Social Recommendation https://arxiv.org/abs/1902.07243 Graph Neural Networks for Social RecommendationIn recent years, Graph Neural Networks (GNNs), which can naturally integrate node information and topological structure, have been demonstrated to be powerful in learning on graph data. These advantages of GNNs provide great potential to advance social recarxiv.orgAbstract & Intro구조적으로 데이터의 node information과 위상학적 구조를.. 'Attention is all you need' 논문 리뷰 선정 배경최근 AI 산업에서 가장 화두로 떠오른 LLM뿐만 아니라, Computer vision, Recommender System 등 여러가지 분야에서 Transformer기반의 모델들이 준수한 성능을 보이고 있는 가운데, Transformer의 등장 배경과 그 자세한 원리를 파악하고자 리뷰를 작성하게 되었습니다.AbstractTransformer는 Attention 메커니즘으로만 구성된 모델로서, recurrence와 convolution 연산 과정 없이 구성된 모델이라고 할 수 있다. WMT 2014 English-German 번역 task에서 Transformer는 28.4 BLEU로 기존의 SOTA에 비해 2BLEU 뛰어난 성능을 보이기도 했다.BLEU : Generated Sentence의 단.. 이전 1 다음
