Prompt-Beschreibung
Basierend auf dem Forschungsrahmen der National Natural Science Foundation of China ist das Forschungsthema Datenerweiterungstechnologie für Empfehlungen mit implizitem Feedback. Die drei Forschungsinhalte sind: (1) adaptive Datengenerierungs- und Filterungsmethoden basierend auf großen Modellen; (2) Methoden zur Gewinnung und Korrektur von Rauschdaten unter dem kollaborativen Paradigma; und (3) kausale Debiasierungsmethoden in Multi-Behavior-Empfehlungen. Die drei Hauptprobleme sind: (1) Optimierung der Qualität generierter Daten; (2) der Identifikationsmechanismus von Rauschdaten; und (3) kausale Beziehungsmodellierung zwischen mehreren Verhaltensweisen. Das Forschungsziel ist der Aufbau eines robusten Empfehlungssystems. Bitte zeichnen Sie das Forschungsrahmen-Diagramm.
Ähnliche Illustrationen
![Bitte erstellen Sie ein übersichtliches Blockdiagramm, das die Architektur des folgenden neuronalen Netzwerkmodells veranschaulicht: Modellname: SAT-MoE. Die linke Seite hat zwei Eingangsblöcke: 1) Prozessmerkmale `opes` mit Form [Batch, num_opes, in_size_ope]; 2) Maschinenmerkmale `mas` mit Form [Batch, num_mas, in_size_ma]. Wenden Sie zuerst zwei lineare Projektionen an, um verborgene Repräsentationen derselben Dimension zu erhalten, fügen Sie dann Typ-Einbettungen hinzu (Prozesstyp = 0, Maschinentyp = 1) und zusätzlich eine Positionskodierung zur Prozesssequenz. Wenden Sie anschließend LayerNorm auf beide Pfade separat an und verketten Sie sie dann entlang der Sequenzdimension zu einer langen Sequenz, die in einen gestapelten Transformer Encoder eingespeist wird (Selbstaufmerksamkeit, Multi-Head-Aufmerksamkeit, Feed-Forward-Netzwerk). Ein Mixture-of-Experts (MoE)-Modul kann in der Mitte verbunden werden: ein Gating-Netzwerk gibt Gewichte für mehrere MLP-Experten aus, und die Expertenausgaben für jedes Token werden gewichtet und summiert, gefolgt von einer residualen Verbindung und LayerNorm. Die Transformer-Ausgabe wird dann gemäß der ursprünglichen Anzahl von Prozessen und Maschinen wieder in zwei Pfade aufgeteilt: Prozessrepräsentation und Maschinenrepräsentation. Leiten Sie sie dann nacheinander durch zwei Cross-Attention-Schichten: Die erste "Prozess → Maschine"-Aufmerksamkeit: Prozessmerkmale dienen als Query und Maschinenmerkmale dienen als Key/Value, um die aktualisierte Prozessrepräsentation zu erhalten; Die zweite "Maschine → Prozess"-Aufmerksamkeit: Maschinenmerkmale dienen als Query und Prozessmerkmale dienen als Key/Value, um die aktualisierte Maschinenrepräsentation zu erhalten. Die endgültigen Ausgaben sind die aktualisierten Prozessmerkmale `out_opes` und Maschinenmerkmale `out_mas`. Bitte verwenden Sie ein Links-nach-Rechts-Datenflusslayout, verbinden Sie die Module mit Pfeilen, beschriften Sie den Namen jedes Moduls (wie z. B. Eingabeprojektion, Typ-Einbettung, Positionskodierung, Transformer Encoder, MoE, Ope-zu-Maschine-Aufmerksamkeit, Maschine-zu-Ope-Aufmerksamkeit usw.) und gestalten Sie den Diagrammstil prägnant und geeignet für die Präsentation in wissenschaftlichen Arbeiten.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FQrRrIgUwJnufqN4Havc2b4pFYV84PSTW%2F763c7d61-fe20-46a0-af4e-ddec53f57135%2F26fdf95b-f6f5-47a1-bf67-976f398ab221.png&w=3840&q=75)
![Der Kern jeder Iteration liegt in der Generierung von Nachkommen, die Randbedingungen erfüllen, und der Vervollständigung der Fitnessbewertung der gesamten Population. Dies bietet eine vollständige Grundlage für die Auswahl der neuen Generation der Population. Diese Phase ist in drei Unterschritte unterteilt: Generierung von Crossover-Nachkommen, Generierung von adaptiv mutierten Nachkommen sowie Populationsverschmelzung und Batch-Evaluierung. Bei der Generierung von Crossover-Nachkommen wird die Nachkommengröße auf 10.000 festgelegt, um die Effizienz der Populationsiteration und -aktualisierung zu gewährleisten. Die Tournament-Selektionsstrategie wird für die Elterenauswahl verwendet, wobei zwei Elterntiere mit besserer Fitness aus der aktuellen Population ausgewählt werden, um die Gesamtqualität der Nachkommen zu verbessern. Gleichzeitig muss die Crossover-Logik Randbedingungen erfüllen. Die spezifischen Schritte sind die Trennung des Absolutwerts und des Vorzeichens der Elternparameter, um die Zerstörung der Randbedingungen während des Crossover-Prozesses zu vermeiden; Durchführung einer linearen Interpolations-Crossover auf den Absolutwerten (α∈[0,1] wird zufällig ausgewählt), um den Absolutwert der Nachkommenparameter zu generieren; Durchführung eines nicht-negativen Clippings auf den gekreuzten Absolutwerten und anschließende Normalisierung, um sicherzustellen, dass die Summe der Absolutwerte 1 beträgt; zufällige Vererbung der Elternparameterzeichen und Rekonstruktion des vollständigen Nachkommenparametervektors. Bei der Generierung adaptiver Mutationsnachkommen wird die Mutationsnachkommengröße auf 1.000 festgelegt, um die Populationsvielfalt und die Recheneffizienz auszugleichen. Das Elternteil wird aus der aktuellen Population durch Tournament-Selektion ausgewählt, um ein hochwertiges Elternteil auszuwählen und es als Mutationsvorlage zu klonen. Gleichzeitig nimmt die Mutationsintensität mit der Anzahl der Iterationen dynamisch von 0,05 auf 0,005 ab, wobei die frühe Exploration und die späte Verfeinerung berücksichtigt werden. Nicht-negatives Clipping und Normalisierung werden auf den mutierten Absolutwerten durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Randbedingungen erfüllt sind. Schließlich wird das Parameterzeichen mit einer Wahrscheinlichkeit von 10 % zufällig umgekehrt, um die Explorationsfähigkeit der Population weiter zu verbessern. Bei der Populationsverschmelzung und Batch-Evaluierung werden die aktuelle Population (10.000), die Crossover-Nachkommen (10.000) und die Mutationsnachkommen (1.000) zu einer temporären Gesamtpopulation (21.000) zusammengeführt. Individuen mit ungültiger Fitness in der temporären Population werden extrahiert, und eine Batch-gewichtete umfassende Fehlerberechnung wird an den ungültigen Individuen durchgeführt und als Fitnesswerte zugewiesen, um die Fitnessaktualisierung der vollständigen Population abzuschließen. Die minimale Fitness (minimaler Fehler) und die durchschnittliche Fitness (durchschnittlicher Fehler) der aktuellen Generation werden aufgezeichnet, um Datenunterstützung für die Iterationsüberwachung bereitzustellen.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FXncgWQfEIJ7VYt2PJn6a3h2aOyb9nOUf%2F77e1142f-8028-491e-905e-fa27ec6c0e30%2Fb70b81d0-4503-4e08-983f-a0d0c89ad3e8.png&w=3840&q=75)