在自然语言生成任务中，微调是使用大型预训练语言模型的常见方式。然而，微调需要修改所有模型参数，因此每个任务都需要存储一份完整的模型副本，这对存储和计算成本提出了很高的要求。本文提出了一种新的方法：Prefix-Tuning，它通过优化一个小的任务特定连续向量（称为前缀），而保持语言模型参数不变。与微调相比，Prefix-Tuning只需存储前缀，显著降低了存储需求。

在现代推荐系统领域，如何根据用户的短期行为来预测其未来的点击行为是一个重要问题。传统的推荐系统多依赖于用户的长期偏好数据，而在实际应用中，用户的会话（session）行为也往往能很好地反映用户的即时需求。为了解决这一问题，基于会话的推荐系统（Session-based Recommendation, SBR）逐渐兴起。本文介绍的SR-GNN（Session-based Recurrent Graph Neural Network） 是一种将图神经网络（GNN）引入到会话推荐中的方法，能够有效捕捉用户在单个会话中的短期行为，从而预测用户的下一个点击行为。SR-GNN 在会话推荐系统中引入了图神经网络，能够有效捕捉物品之间的复杂依赖关系，并结合自注意力机制和门控循环单元（GRU）建模时间顺序。这使得 SR-GNN 能够在短期会话中进行准确的推荐，尤其适用于动态变化的用户行为场景。

GC-SAN 是一种新型的会话推荐模型，旨在通过结合图神经网络（GNN）和自注意力机制（Self-Attention），有效捕捉用户当前会话中的物品转移模式。模型首先利用 GNN 处理局部的物品依赖关系，再通过多层自注意力网络捕捉会话中的全局偏好。最终，模型将会话中的局部兴趣和全局兴趣加权融合，生成用户的最终会话表示，以预测下一步的点击物品。实验结果表明，GC-SAN 在多个真实数据集上优于现有的会话推荐方法，尤其在建模长距离物品依赖和捕捉复杂物品关系上表现突出。

本文提出了一种新的超曲面对比图表示学习方法（HCGR），用于解决基于会话的推荐系统中的挑战。会话推荐系统需要从用户的短期行为中推断用户的兴趣，而传统的方法通常依赖于欧氏空间进行图神经网络的表示学习。这种方法难以捕捉用户行为中的层次结构，尤其是在用户的兴趣是多层次或呈现树状结构时。HCGR通过引入洛伦兹超曲面几何空间，将推荐问题嵌入到非欧空间中，以更有效地捕捉用户行为中的层次信息。此外，论文提出了一种自适应超曲面注意力机制，以及对比学习方法来优化模型，提升推荐性能。实验结果表明，该方法在多个公开数据集上的表现优于当前的先进基准方法，显著提高了命中率、NDCG和MRR等指标。

Here's something encrypted, password is required to continue reading.

Here's something encrypted, password is required to continue reading.

在机器学习和深度学习领域，优化算法是驱动模型训练的核心要素。随着研究的深入，优化算法经历了从基础到复杂的不断演进，旨在提升训练效率、加快收敛速度，并克服各种训练中的挑战。本文将系统性地介绍几种主流的优化算法，重点讲解它们的思路演变和参数设计背后的逻辑。

Here's something encrypted, password is required to continue reading.

在现代机器学习中，重参数化（Reparameterization） 技巧成为优化包含随机变量模型的关键方法，尤其在变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）等深度生成模型中发挥着重要作用。重参数化通过将随机变量 表示为确定性函数与独立噪声变量 的组合，即 ，使得梯度能够通过采样过程进行有效传播，从而实现端到端的训练。然而，对于离散分布的处理仍然面临挑战，因为离散采样过程如 操作不可微，Gumbel Softmax 技巧应运而生，通过引入Gumbel噪声并应用softmax函数的光滑近似，使得离散变量的采样过程可微，从而结合重参数化的优势，促进了包括文本生成和强化学习在内的多种应用领域的进步。近年来，随着研究的深入，Gumbel Softmax不断被优化和扩展，进一步提升了其在复杂模型中的适用性和效率，为处理连续与离散随机变量提供了统一且高效的解决方案。

在深度学习的生成模型领域，变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE） 作为一种创新的模型架构，展现出了强大的数据生成和潜在表示学习能力。VAE不仅能够有效地压缩和重建输入数据，还能通过学习数据的潜在分布来生成与训练数据高度相似的新样本。其核心在于结合了自编码器和概率图模型的优点，并通过重参数化技巧实现了端到端的可微优化。这使得VAE在图像生成、数据压缩、异常检测等多个应用场景中得到了广泛的应用和认可。本文将深入分析VAE的基本原理、工作机制以及其在实际应用中的优势与挑战，帮助初学者全面掌握这一重要的生成模型。