Calibrated Recommendations (Recsys 2018) を読んだ

3行で レコメンドエンジンの性能がよくなればなるほど、かつアイテムに偏りがある場合(ECサイトにおけるアイテムジャンルの偏りなど)、次第にレコメンド結果が似通ったアイテムに偏りがちになるという問題が存在します。 本論文ではその補正(calibrate)の方…

Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System (KDD 2018)を読んだ

3行で ランク学習にたいする知識蒸留タスクに対する手法を提案する論文です。 利用方法として、モデルサイズを小さくして応答時間を良くしたり、オンラインでの学習を実現しやすくできることが考えられます。 背景 Deepを使ってレコメンドタスクを解くことを…

Chainrmn をTSUBAME2.5にインストール

これはなに? 分散型深層学習フレームワークchainermnがリリースされました。TSUBAMEで早速使うべくインストールバトルをしたのでその記録です GCC野良ビルド これは各自がんばってください(C++11が使えることが必須) NCCL makefile23-25行をコメントアウト …

私的コーヒーの飲み方まとめ

保存 豆の状態で冷凍一択です。できればジップロックのような空気が入らないような入れ物がbetter。 挽いてしまった豆は数日で酸化して美味しく無くなります。実は豆の状態できちんと冷凍したとしても、一週間も経てば微妙な感じになってしまいます。ちなみ…

記法テスト

import numpy as np import theano import theano.tensor as T from collections import OrderedDict def adadelta(rho_,eps_,cost,params,L1_rate,L2_rate): updates = OrderedDict() gparams = [T.grad(cost + L1_rate * param.norm(L=1) + L2_rate * para…