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在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，策略函数和策略梯度是两个重要的概念。以下是对它们的详细解释： 策略函数（Policy Function） 策略函数描述了智能体（Agent）在给定状态下选择动作的行为方式。 策略函数的目标是找到一种策略，使得智能体在环境中能够最大化其累积奖励。 策略梯度（Policy Gradient） 策略梯度是优化策略函数的一种方法，特别适用于参数化策略函数。策略梯度方法通过梯度上升（或下降）来直接调整策略的参数，以最大化（或最小化）目标函数（通常是期望累积奖励）。 具体来说，假设策略函数是参数化的，记作 ( \pi_\theta(a|s) )，其中 ( \theta ) 是参数向量。目标是最大化以下目标函数 ( J(\theta) )： [ J(\theta) = \mathbb{E}{\tau \sim \pi\theta} [R(\tau)] ] 其中 ( \tau ) 表示一个从策略 ( \pi_\theta ) 中采样到的轨迹，( R(\tau) ) 表示该轨迹的累积奖励。 策略梯度定理 策略梯度定理提供了一个公式来计算目标函数 ( J(\theta) ) 相对于策略参数 ( \theta ) 的梯度： [ \nabla_\theta J(\theta) = … Read more

在PPO（Proximal Policy Optimization）算法中，优势函数的估计通常采用Generalized Advantage Estimation（GAE）方法，以提高估计的准确性和训练的稳定性。GAE通过结合多个时间步的奖励信息来平滑优势函数的估计，减少方差，同时保持较低的偏差。以下是GAE的基本原理和在PPO中的应用： GAE（Generalized Advantage Estimation）原理 PPO中的具体实现 PPO的目标函数通常包含一个clip函数来限制策略更新的步长，形式如下： 𝐿𝐶𝐿𝐼𝑃(𝜃)=𝐸𝑠,𝑎,𝑟[min(𝜋𝜃(𝑎|𝑠)𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑(𝑎|𝑠)𝐴𝜆(𝑠,𝑎),clip(𝜋𝜃(𝑎|𝑠)𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑(𝑎|𝑠),1−𝜖,1+𝜖)𝐴𝜆(𝑠,𝑎))] 其中，𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑 是旧策略，𝜋𝜃 是新策略，𝜖 是clip函数的参数，用于防止策略更新时发生大幅度偏离。 通过这种方式，PPO利用GAE来更精确地估计优势函数，从而在策略更新过程中保持策略的连续性和性能的稳定提升。

在中文开源TTS项目中，ChatTTS是一个备受关注的项目。它由2noise团队开发，专为对话场景设计，经过超过10万小时的中英文训练，提供自然流畅的语音合成效果。ChatTTS在多说话人支持、对话场景应用、以及细粒度的韵律控制方面表现出色，能够预测和控制笑声、停顿和插入词等，使得合成的语音更加接近真实人类的对话。此外，它支持英文和中文，且在开源社区中因其高度逼真的人类情感模仿能力而受到好评。尽管使用时可能需要一定的硬件支持（至少4GB显存的GPU），但它的开源性质和强大的功能使其成为当前中文开源TTS领域的一个亮点。 另一个值得注意的项目是VALL-E-X，它在2023年发布，能够实现跨语种的音频克隆，仅需少量样本就能生成高质量的语音克隆，尽管它可能在中文发音的地道性上有所不足，但其在声音克隆方面的创新技术也是值得关注的。 其他如Mozilla TTS和OpenTTS也是成熟的开源项目，它们支持多种语言，易于训练和使用，适合不同的应用场景，但可能在语音自然度和对话场景的适应性上不如ChatTTS。 如果您追求高质量的对话式语音合成，尤其是需要情感和细节控制的场景，ChatTTS是目前一个非常优秀的选择。不过，选择最合适的开源TTS项目还需根据具体需求，比如是否需要高度定制、资源消耗、以及是否易于部署等因素来决定。

知乎直答上线，作为一款基于大模型的AI搜索产品，对普通用户以及整个知乎社区都可能产生一系列积极的影响和潜在的变化： 综上所述，知乎直答的上线不仅提升了用户对历史问答的访问能力，还可能深刻改变知乎社区的互动模式、内容生态和用户习惯，为知乎的未来发展开辟新的路径。

Spark MLlib 提供了一种协同过滤算法，可用于训练矩阵分解模型，该模型预测用户对物品的显式或隐式评分，从而进行推荐。本文将深入探讨 Spark 的协同过滤算法。 1 矩阵分解算法 1.1 协同过滤问题的矩阵分解 矩阵分解是推荐任务中常用的一种技术。基本上，矩阵分解算法试图找到表示用户和物品内在属性的潜在因子，即： $$\hat r_{u,i} = q_{i}^{T}p_{u}$$ 其中，$\hat r_{u,i}$ 是用户 $u$ 对物品 $i$ 的预测评分，$q_{i}^{T}$ 和 $p_{u}$ 分别是物品和用户的潜在因子。矩阵分解问题的挑战在于找到 $q_{i}^{T}$ 和 $p_{u}$，这可以通过矩阵分解方法实现。为了尽量接近观察到的评分，开发了一种学习方法。此外，为了避免过拟合问题，学习过程被正则化。例如，基本形式的矩阵分解算法表示如下： $$\min \sum (r_{u,i} – q_{i}^{T}p_{u})^2 + \lambda (||q_{i}||^2 + ||p_{u}||^2)$$ 其中，$\lambda$ 是正则化参数。 在没有显式评分的情况下，可以使用用户与物品的历史交互（如点击、浏览、购买等）来推断隐式评分。为了考虑这些隐式评分，原始矩阵分解算法可以表示为： $$\min \sum c_{u,i}(p_{u,i} – q_{i}^{T}p_{u})^2 + \lambda (||q_{i}||^2 + ||p_{u}||^2)$$ 其中，$c_{u,i}=1+\alpha r_{u,i}$，如果 $r_{u,i}>0$ 则 $p_{u,i}=1$，否则 … Read more

在这个信息爆炸的时代,推荐系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。无论是新闻推送、电商购物还是短视频推荐,都离不开推荐系统的支持。然而,传统的推荐算法往往无法很好地区分用户的长期兴趣和短期兴趣,这严重影响了推荐的准确性。最近,清华大学和快手科技的研究人员提出了一种新的方法,通过对比学习框架实现长短期兴趣的分离,大大提升了推荐效果。让我们一起来看看这项突破性的研究。 长短期兴趣:用户偏好的两个维度 在推荐系统中,准确把握用户兴趣至关重要。但用户的兴趣是复杂多变的,通常可以分为两个方面: 准确区分和建模这两种兴趣,对提高推荐效果至关重要。然而,现有的方法往往将长短期兴趣混杂在一起建模,难以真正分离开来。这不仅影响了推荐的准确性,也使得推荐结果难以解释。 现有方法的局限性 目前主流的推荐算法大致可以分为以下几类: 这些方法的共同问题在于:没有针对长短期兴趣设计独立的建模机制,也没有专门的监督信号来指导长短期兴趣的分离。这就导致了学到的兴趣表示难以真正区分长短期特征。 CLSR:基于对比学习的长短期兴趣分离框架 为了解决上述问题,研究人员提出了一种新的对比学习框架CLSR(Contrastive Learning for Short and Long-term interests in Recommendation)。该框架的核心思想是:通过自监督的方式,利用用户的交互序列构建长短期兴趣的代理表示,并通过对比学习实现长短期兴趣的有效分离。具体来说,CLSR包含以下几个关键组件: 1. 独立的长短期兴趣编码器 CLSR设计了两个独立的编码器,分别用于捕捉长期兴趣和短期兴趣: 这种设计使得长短期兴趣可以被独立地建模,为后续的分离奠定了基础。 2. 基于交互序列的自监督 CLSR的一大创新在于,它利用用户的交互序列自动构建长短期兴趣的代理表示,作为自监督的信号。具体而言: 这些代理表示虽然简单,但能很好地反映长短期兴趣的特征,为后续的对比学习提供了有效的监督信号。 3. 对比学习任务 有了代理表示作为”伪标签”,CLSR设计了成对的对比学习任务: 这种对比学习机制能有效地引导模型学习到更好地分离的长短期兴趣表示。 4. 自适应融合网络 为了在最终预测时合理利用长短期兴趣,CLSR设计了一个基于注意力的融合网络。该网络能根据目标物品和用户历史,自适应地调整长短期兴趣的重要性,从而做出更准确的预测。 实验结果:显著提升推荐效果 研究人员在电商和短视频推荐两个大规模真实数据集上进行了实验。结果表明,CLSR在各项指标上都显著优于现有的最先进方法: 这样的提升幅度在推荐系统领域是非常可观的。 更重要的是,研究人员还通过反事实分析验证了CLSR在长短期兴趣分离方面的效果。他们人为地干预用户的历史交互序列,阻断长期或短期兴趣的信息。结果显示,CLSR能够稳定地实现更强的长短期兴趣分离,远超现有方法。 总结与展望 CLSR框架巧妙地利用对比学习和自监督,解决了长短期兴趣分离这一关键问题。它不仅显著提升了推荐效果,还为推荐系统的可解释性和可控性开辟了新的方向。 未来的研究可以在以下几个方面进一步拓展: 总的来说,CLSR为推荐系统的发展提供了一个全新的范式,相信会激发出更多创新性的工作。 参考文献 https://arxiv.org/pdf/2202.13090.pdf

在推荐系统中，准确预测用户的点击和购买行为对于提升用户体验和增加平台收益至关重要。本文将比较两种序列推荐模型——CLSR（基于对比学习的序列推荐模型）和SLi_Rec（结合长短期偏好的自适应用户建模个性化推荐模型）在点击和购买预测上的表现。 1. 模型简介 1.1 CLSR CLSR是一种基于对比学习的序列推荐模型，通过对比学习方法提升推荐性能。其主要特点包括： 1.2 SLi_Rec SLi_Rec是一种结合长短期偏好的自适应用户建模个性化推荐模型。其主要特点包括： 2. 性能比较 根据ResearchGate上的研究数据，我们可以看到CLSR和SLi_Rec在点击和购买预测上的性能比较。以下为两种模型在不同指标下的表现： 指标 CLSR SLi_Rec 点击预测准确率（Accuracy） 0.85 0.82 点击预测AUC 0.87 0.85 购买预测准确率（Accuracy） 0.78 0.75 购买预测AUC 0.80 0.78 从表中可以看出，CLSR在点击和购买预测的准确率和AUC（曲线下面积）上均优于SLi_Rec，尤其是在点击预测上表现更为突出。 3. 模型分析 3.1 CLSR模型的优势 3.2 SLi_Rec模型的优势 4. 结论 虽然CLSR在点击和购买预测上的表现优于SLi_Rec，但这并不意味着SLi_Rec模型的劣势。SLi_Rec在捕捉用户长期和短期偏好方面具有独特的优势，适用于需要综合考虑用户长期兴趣和短期需求的应用场景。而CLSR则在对比学习和多层神经网络的加持下，能够更有效地捕捉用户行为模式，适用于需要高精度点击和购买预测的推荐系统。 参考文献 以上内容通过对比CLSR和SLi_Rec模型在点击和购买预测上的表现，分析了两种模型的优劣势，为推荐系统的选择和应用提供了参考。希望本文对您了解序列推荐系统的性能比较有所帮助。

在当今信息爆炸的时代，推荐系统已成为帮助用户从海量信息中快速找到所需内容的重要工具。然而，如何更好地捕捉特征之间的交互关系，一直是推荐系统研究的重点和难点。本文将为您介绍一种新颖的深度学习模型——xDeepFM（极深度因子分解机），它在有效学习特征交互方面取得了显著进展。 1. xDeepFM模型简介 xDeepFM是由Lian等人在2018年提出的一种深度学习模型，旨在同时捕捉低阶和高阶特征交互，以提高推荐系统的精确度。该模型具有以下几个关键特性： 2. xDeepFM的模型结构 xDeepFM的模型结构主要包含以下几个部分： 模型的总体结构可以表示为： 其中，x是输入特征，w_linear、w_FM、w_CIN和w_DNN是各个部分的权重。 3. xDeepFM在Criteo数据集上的实践 为了展示xDeepFM的实际效果，我们将使用Criteo数据集进行实验。Criteo数据集是一个广泛用于CTR（点击率）预测任务的工业基准数据集。 3.1 数据准备 xDeepFM使用FFM（Field-aware Factorization Machine）格式作为数据输入。每行代表一个实例，格式如下： 其中，<label>是二进制值，1表示正例，0表示负例。特征被划分为不同的字段，字段索引和特征索引都从1开始。 3.2 模型配置 我们使用以下配置来初始化xDeepFM模型： 这里我们启用了线性部分、CIN部分和DNN部分，设置了特征数量、字段数量、学习率等超参数。 3.3 模型训练与评估 在训练之前，我们首先检查模型的初始性能： 然后开始训练模型： 训练过程中，我们可以观察到模型性能的逐步提升： 最后，我们在测试集上评估模型的最终性能： 4. 实验结果分析 通过观察实验结果，我们可以得出以下几点结论： 5. xDeepFM的优势与应用前景 6. 结论 xDeepFM作为一种新型的深度学习推荐模型，通过巧妙地结合显式和隐式特征交互学习，在捕捉复杂特征关系方面取得了显著进展。我们的实验结果表明,该模型在Criteo数据集上展现出了优秀的性能和稳定性。 xDeepFM不仅在推荐系统中具有广阔的应用前景,还为我们思考如何更好地设计深度学习模型以捕捉特征交互提供了新的思路。以下是对xDeepFM未来发展的几点展望: 7. 未来展望 综上所述,xDeepFM作为一种强大的特征交互学习模型,不仅在当前的推荐系统中发挥着重要作用,还有望在更广泛的机器学习应用中产生影响。它的出现为我们提供了一个新的视角来思考如何更好地建模复杂的特征关系,相信随着进一步的研究和优化,xDeepFM将在推荐系统和相关领域发挥更大的作用。 参考文献 [1] Lian, J., Zhou, X., Zhang, F., Chen, Z., Xie, X., & Sun, G. … Read more

在当今的电子商务领域,推荐系统扮演着越来越重要的角色。它能够帮助用户快速发现感兴趣的商品,提升用户体验;同时也能够帮助平台提高销售转化率,增加收入。本文将介绍一种先进的序列推荐模型SASRec,并展示其在亚马逊数据集上的应用实例。 SASRec模型简介 SASRec(Self-Attentive Sequential Recommendation)是一种基于自注意力机制的序列推荐模型。它由Kang等人于2018年提出,能够有效捕捉用户的长期和短期兴趣,在多个数据集上取得了优异的性能。 SASRec模型的核心思想是: 相比传统的RNN或CNN模型,SASRec具有以下优势: 在亚马逊数据集上的应用 接下来,我们将展示如何使用Microsoft Recommenders库在亚马逊电子产品数据集上应用SASRec模型。 环境准备 首先,我们需要安装必要的依赖包: 然后导入所需的库: 数据准备 我们使用亚马逊电子产品数据集。首先下载并解压数据: 然后对数据进行预处理: 将数据集分为训练集和测试集: 模型训练 接下来,我们创建SASRec模型实例并进行训练: 模型评估 训练完成后,我们使用多个指标对模型进行评估: 结果分析 通过上述步骤,我们成功地在亚马逊电子产品数据集上应用了SASRec模型。模型的性能可以通过MAP、NDCG、准确率和召回率等指标来评估。这些指标反映了模型在不同方面的推荐质量。 例如,NDCG@10的值反映了模型在前10个推荐结果中的排序质量。MAP@10则衡量了模型检索相关项目的能力。准确率和召回率分别反映了推荐结果的精确性和完整性。 通过分析这些指标,我们可以对SASRec模型在亚马逊电子产品数据集上的表现有一个全面的了解。如果需要进一步提升模型性能,可以考虑调整模型参数,如嵌入维度、注意力层数等,或者尝试更复杂的模型结构。 结论 SASRec模型作为一种先进的序列推荐算法,在亚马逊电子产品数据集上展现出了良好的性能。它能够有效捕捉用户的长期和短期兴趣,为用户提供个性化的推荐。通过Microsoft Recommenders库,我们可以方便地实现和评估SASRec模型,为推荐系统的研究和应用提供了有力的工具支持。 在实际应用中,还需要考虑模型的效率、可解释性以及商业目标等因素。未来的研究方向可以包括将SASRec与其他模型进行集成,探索更有效的特征表示方法,以及在更大规模的数据集上进行验证。 参考文献 SASRec模型在亚马逊数据集上的应用 在当今互联网时代，推荐系统已经成为各大电商平台必不可少的一部分。亚马逊作为全球最大的电商平台之一，如何通过先进的推荐系统为用户提供个性化的购物体验，成为其竞争力的重要来源之一。本文将介绍一种最新的推荐系统模型——SASRec，并探讨它在亚马逊数据集上的应用。 什么是SASRec？ SASRec，全称为Self-Attentive Sequential Recommendation，是一种基于自注意力机制的序列推荐模型。该模型通过捕捉用户行为序列中的复杂模式，来预测用户未来可能感兴趣的商品。 模型结构 SASRec的核心在于其自注意力机制。自注意力机制可以理解为一种加权平均的计算方法，它能够根据序列中的各个元素之间的关系来调整它们的权重。具体来说，SASRec模型主要由以下几部分组成： 公式上，SASRec的自注意力机制可以表示为：[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V ]其中，(Q)、(K)和(V)分别代表查询矩阵、键矩阵和值矩阵，(d_k)是矩阵的维度。 SASRec在亚马逊数据集上的应用 亚马逊数据集包含了用户的购买记录、浏览历史、商品评价等丰富的信息，这为SASRec模型的训练提供了良好的数据基础。 数据预处理 在实际应用中，首先需要对亚马逊的数据进行预处理。具体步骤如下： 模型训练 在完成数据预处理后，可以开始训练SASRec模型。在训练过程中，需要设置一些超参数，例如学习率、批量大小、嵌入维度等。此外，还需要选择适当的优化器（如Adam）来加速模型的收敛。 模型评估 为了评估SASRec模型的性能，可以使用多个评价指标，例如精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score等。这些指标可以帮助我们全面了解模型的推荐效果。 实验结果 在亚马逊数据集上进行实验，SASRec模型展示了其强大的推荐能力。与传统的协同过滤方法相比，SASRec在多个评价指标上均取得了显著的提升。例如，在Top-N推荐任务中，SASRec的Precision和Recall都明显优于基线模型。 … Read more

在这个AI快速发展的时代,ChatGPT等大型语言模型(LLMs)的出现让许多人惊叹不已。这些模型似乎能够理解我们的指令,生成连贯的文本,甚至创作诗歌和故事。但你是否曾想过,这些模型是如何学习和改进的?今天,让我们一起揭开AI写作背后的数学秘密,探讨大型语言模型是如何计算和减少误差的。 模型输出:概率的艺术 想象一下,当你在写一篇文章时,每写下一个词,你的大脑都在预测下一个最合适的词。大型语言模型也是如此工作的。每当模型需要生成下一个词时,它会输出一个概率分布,这个分布包含了词汇表中每个词被选为下一个词的可能性。 例如,假设模型正在生成一个句子:”今天天气真…”。它可能会给出如下的概率分布: 这个概率分布反映了模型对下一个词的”猜测”。 真实标签:理想与现实的对比 在训练过程中,模型需要知道它的”猜测”有多准确。这就需要用到”真实标签”。真实标签是一个叫做”one-hot”编码的向量,它只在实际出现的词的位置标记为1,其他位置都是0。 继续上面的例子,如果实际的下一个词是”晴朗”,那么真实标签就会是: [0, 1, 0, 0, …, 0] 这个向量在词汇表中”晴朗”对应的位置是1,其他位置都是0。 损失函数:衡量差距的尺子 为了量化模型预测与实际情况的差距,我们需要一个衡量标准,这就是损失函数。在语言模型中,最常用的是交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。 交叉熵损失的数学表达式看起来可能有点复杂: $L = -\sum_i y_i \log(P_i)$ 但别被吓到!让我们用通俗的语言来解释它: 为什么要用对数?这是因为对数能够将乘法转化为加法,使计算更加方便,同时也能够处理非常小的概率值。 在我们的例子中,如果”晴朗”是正确的下一个词,而模型给它的预测概率是30%(0.3),那么损失就是: $L = -\log(0.3) \approx 1.2$ 损失越小,表示模型的预测越准确。 批量处理:提高效率的秘诀 在实际训练中,为了提高效率,模型通常不会一次只处理一个词,而是处理一批(batch)数据。这时,我们会计算这批数据的平均损失。 假设我们有一个包含100个词的批次,我们会: 这样做不仅能提高计算效率,还能让模型学习更加稳定。 反向传播:模型学习的核心 有了损失,模型就知道了自己的预测有多不准确。但知道还不够,它还需要改进。这就是反向传播算法的作用。 反向传播的过程可以简单理解为: 这个过程就像是模型在不断”调整”自己,以便下次能做出更准确的预测。 超越文本:多样化的评估方法 虽然交叉熵损失是训练语言模型的核心指标,但在实际应用中,我们还需要其他方法来全面评估模型的性能。一些常用的指标包括: 这些指标从不同角度评估模型的性能,帮助研究人员全面了解模型的优缺点。 结语:数学与创造力的完美结合 通过了解大型语言模型如何计算和减少误差,我们可以看到,在看似神奇的AI写作背后,是严谨的数学原理和精巧的算法设计。这种将数学精确性与语言创造力相结合的方法,正是推动AI技术不断进步的动力。 随着技术的不断发展,未来的语言模型可能会采用更加复杂和高效的误差计算方法。但无论技术如何发展,理解这些基本原理都将帮助我们更好地理解和利用AI技术,在人工智能时代保持竞争力。 参考文献: 深入解析大型语言模型的计算误差：从概率分布到损失函数 在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（如 GPT 系列）已经成为了研究和应用的热点。这些模型能够生成流畅自然的文本，但它们是如何评估和改进自身的表现呢？本文将深入探讨大型语言模型的计算误差机制，从概率分布到损失函数，一步步揭示其中的奥秘。 模型输出：概率分布的魔力 大型语言模型的核心任务是预测下一个词。想象一下，当你开始写一个句子”今天天气真…”，模型会根据已有的上下文，为每个可能的后续词赋予一个概率。这个概率分布就是模型的输出。 例如，模型可能会给出如下的概率分布： … Read more