Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
With the advent of deep learning, neural network-based recommendation models have emerged as an important tool for tackling personalization and recommendation tasks. These networks differ significantly from other deep learning networks due to their need to handle categorical features and are not well studied or understood. In this paper, we develop a state-of-the-art deep learning recommendation m
Machine Learningを用いた論文一覧2018 | Seamless
Machine Learningを用いた論文2018を精選し一覧（60本程）にしました。Seamless Supporter Programに参加されている方は、完全版（100本程）をこちらより閲覧することができます。 本論文は、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する技術を提案します。本提案手法は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化します。また、一度見た画像を記憶し、画像を見ていない状態から心の中でイメージする脳活動だけで再構成することも実証しました。 論文：Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani 所属：AT
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