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1.穿越电影推荐一下
2.Gumbel-Softmax的诺亚源码MindSpore实现
3.2020推荐系统大会(RecSys2020) 亮点

穿越电影推荐一下

       有《重返岁》、《前目的诺亚源码地》、《明日边缘》、诺亚源码《源代码》、诺亚源码《无姓之人》等等

       1、诺亚源码《前目的诺亚源码html自动下载源码地》

       《前目的地》是迈克尔·斯派瑞、彼得·斯派瑞兄弟联袂编剧并执导的诺亚源码一部科幻惊悚片，由伊桑·霍克、诺亚源码莎拉·斯努克、诺亚源码诺亚·泰勒、诺亚源码弗雷娅·斯塔福、诺亚源码伊莉斯·詹森主演。诺亚源码影片改编自罗伯特·A·海因莱因小说《你们这些还魂尸》，诺亚源码讲述一个时间特工穿梭时空提前阻止犯罪的诺亚源码神秘组织成员，他穷尽一生追踪一名连环爆炸犯，诺亚源码但最终直面对手时，真相却让他瞠目结舌。redmine源码修改

       2、《明日边缘》

       《明日边缘》（Edge of Tomorrow）是道格·里曼执导的科幻动作**，由汤姆·克鲁斯和艾米莉·布朗特等主演，改编自樱坂洋年所著日本轻小说《All You Need Is Kill》。该片以神秘外星生物袭击地球为背景，少校比尔·凯奇首次出战就“折戟沙场”惨烈牺牲，但他却由于某种不明原因重获新生，在一次一次的生死循环中，比尔越来越明了制敌方法，最终走向胜利。

       3、《源代码》

       《源代码》是由邓肯·琼斯执导，杰克·吉伦哈尔、维拉·法米加、米歇尔·莫娜汉等人联袂出演。影片于年4月1日在美国上映。git源码 xrealloc影片讲述了一位在阿富汗执行任务的美国空军飞行员柯尔特·史蒂文斯，醒来时发现自己正处在一辆前往芝加哥的火车上，并就此经历的一系列惊心动魄的事件。

       4、《重返岁》

       《重返岁》是一部中韩合作出品的奇幻喜剧**。由陈正道执导，杨子姗、陈柏霖、归亚蕾、鹿晗主演 。影片讲述了一位七旬老太太不可思议变身为妙龄女子后，以新身份回到日常生活，引发的一系列啼笑皆非的奇幻故事。

       5、《无姓之人》

       《无姓之人》是由雅克·范·多梅尔执导的科幻爱情片， 杰瑞德·莱托，fc游戏 源码萨拉·波莉，黛安·克鲁格等主演。影片讲述了由杰瑞德扮演的岁男主人公尼莫·诺伯迪所经历的一场穿越疏离现实关系而迷失的爱情故事，在记忆长河中寻找一个男人的人生之谜。

Gumbel-Softmax的MindSpore实现

       在一段时间的间隔后，我将注意力转向了MindSpore的相关内容。起因是一位同学询问关于模型迁移的问题，目标是诺亚的一篇ICML论文《SparseBERT: Rethinking the Importance Analysis in Self-attention》中使用了Pytorch特有的Gumbel-Softmax实现，但该实现难以直接移植到MindSpore。因此，我针对这个问题进行了深入研究，并撰写了一篇关于如何在MindSpore中实现Gumbel-Softmax的文章。

       Gumbel-Softmax是一种离散采样的可微近似方法，常用于生成模型中，如GAN和VAE，它解决了离散分布采样不可微的好客oa源码问题。具体来说，它通过Gumbel-Max trick和softmax函数构建了一个连续分布，近似离散类别分布，允许反向传播。Gumbel分布通过从均匀分布中随机抽取并计算得出，而Softmax则用于近似argmax操作。

       在MindSpore的实现中，我参考了Pytorch的源码和Tensorflow的手写实现，对三个关键点进行了适配，并通过单元测试验证了正确性。测试包括输出的one-hot特性、采样值分布以及与softmax概率的一致性。最终，我用MindSpore实现的Gumbel-Softmax应用于VAE实验，结果与Pytorch版本的Loss下降趋势基本一致，展示了其在实际应用中的可行性。

       尽管这篇文章拖延了很长时间，但为了满足对Gumbel-Softmax需求的开发者，我会将其添加到MindSpore的主要仓库中，供更多人使用和开发。如果你对这个功能感兴趣，可以下载代码进行训练对比，或尝试将其应用到其他GAN网络中。

推荐系统大会(RecSys) 亮点

       RecSys是聚焦于推荐系统的学术会议，因推荐系统应用广泛，吸引了大量工业界朋友参与。RecSys原计划在巴西举办，因疫情改为线上。线上会议虽有不便，但为远在北京的我提供了便利。此次会议效果超出预期，以下分享从工程师角度发现的亮点。

       组织方式方面，组织方用心确保会议顺利进行，相关人员连续小时工作，会议组织亮点明显。

       此次会议，既有工业界的亮点，又有学术界的亮点。

       工业方向的亮点包括经过AB测试验证的方法和工程实现简单、能解决实际问题的方法。

       学术方向的亮点则包括新颖、前景广泛的方法，以及公开源代码或数据的方法。

       具体亮点包括：

       个人化意外推荐系统（PURS）：由NYU Stern School of Business博士生Pan Li与阿里巴巴合作提出，旨在解决推荐系统中的过滤泡沫问题，提供源代码。该方法优势包括：

       基于行为的亚马逊视频流行度排名：由Amazon Video的Applied Scientists Lakshmi Ramachandran介绍，旨在解决流行度排名中的冷启动问题，即新内容无法通过传统流行度排名获得良好曝光。作者利用内容文本信息、历史流行度和用户交互数据预测当前流行度，最终以预测的流行度进行排序。年龄特征对新内容给予较高分数。下图展示了年龄特征的影响。

       基于查询的物品到物品推荐：ESTY.COM电商网站的Senior Applied Scientist Moumita Bhattacharya介绍，旨在根据用户的搜索点击内容生成物品嵌入，利用Faiss返回与当前物品最相似的物品列表作为候选集，再用lightGBM进行排序。亮点是利用上下文进行个性化推荐，例如在万圣节期间推荐与红色帽子相关联的物品。

       基于反事实学习的推荐系统：华为诺亚方舟实验室的Principal Researcher Zhenhua Dong介绍一系列研究成果，提出Uniform Unbiased Data，通过在1%流量中随机展示内容，收集用户反馈，利用这些数据进行一系列研究和实验，包括利用1%流量产生的无偏数据提高指标表现，显著提升了推荐系统的性能。

       利用小规模标注数据优化物品到物品推荐：微软研究院研究员Tobias Schnabel提出利用小规模标注数据改进物品到物品推荐方法，并公开数据和源代码，证明了这种方法的有效性，为工业界提供了优化推荐系统的新思路。

       大型开放数据集用于Bandit算法：由本科生Yuta Saito展示的RL&Bandits方向工作，提供了两组通过Uniform Rank和Bernoliour Rank产生的服饰购物行为数据，用于评估不同Offline Policy Evaluation方法的效果，同时也可用于新政策的开发。该工作提供了高质量的开源代码，包含详细注释，为学术界和工业界提供了宝贵的资源。

       总结而言，线上RecSys体验效果良好，参与者准备充分，希望未来能看到更多具有创新性的亮点工作。这次会议证明了推荐系统研究的多样性与实用性，也为工业界和学术界提供了交流与合作的平台。