基于上一篇在android studio 中已经布置好的环境进行开发。这篇文章是基于手写识别的例子，在tensorflow中搭建一个简单的BP神经网络，在实现手写数字的识别，然后把这个网络生成文件，在android的tensorflow lite中运行。一 在tensorflow 中生成tflite文件我的python是3.6，tensorflow配置的是1.8.0，然后直接上代码。import
1.介绍下推荐系统的流程： 召回 -> 排序（对召回结果进行精排）-> 补充策略与算法层（兼顾结果的“多样性”，“流行度”，“新鲜度”等指标，结合一些补充策略和算法对推荐列表进行调整）2.召回和排序比较大的差异点： 召回层的特点是：数据量大、速度响应快、模型简单、特征较少。 排序层的特点是：数据量少、排序精准、模型复杂、特征较多。3.了解双塔模型吗： 用于推荐系统的召回or粗排环节。分
目录1 引言2 DSSM结构图3 word hashing4 推荐中召回的使用DSSM5 基于pytorch的代码实现5.1 数据展示及其预处理5.2 特征处理5.2.1 计算每个user的推荐正类物料特征，计算每个item的平均打分特征5.2.2 区分稀疏特征和密集特征，并进行归一化等处理5.2.3 几个预处理函数5.2.3 处理序列特征，并将它们进行索引化5.3 模型构建5.3.1 DSS网络
目前，对于基于向量召回，那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用？ 双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。下面我就给大家介绍一些来自微软、Facebook、Baidu、YouTube的经典双塔模型。微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相
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2023-10-07 09:52:35
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开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。今天分享一篇来自Google的工作，其实稠密检索模型的泛化能力并不是天生就差，它只是需要更强大的编码器和更多更好的训练数据而已。Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievershttps:/
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2023-12-29 23:40:42
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在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力。再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，上一个基于Bert模型的双塔结构，分别将问题Question和可
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2023-11-11 09:44:33
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DSSMDSSM的变种MV-DNNGoogle Two Tower Model广告场景中的DSSM双塔模型总结基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2013年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文，看一下DSSM模型是怎么发展成为双塔模型并应用在推荐系统中做召回的。DSSMDSSM
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2024-04-23 10:55:58
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本文介绍用于商业兴趣建模的 DSSM 双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建 user 和 item 两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的 user embedding 和 item embedding 各自缓存到内存数据库中（redis）。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM 双塔模型是推荐领
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2023-11-30 09:20:01
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目录模型结构、训练方式point-wise训练pair-wise训练list-wise训练 正负样本线上服务模型结构、训练方式用户侧用户离散特征：emb，男女这种类别少的直接one-hot就行，不用emb。用户连续特征：归一化、分桶、log。物品侧同理 两个向量的余弦相似度就是模型的输出，预估用户对物品的兴趣。余弦相似度[-1,1]。训练方式ps. pairwise损失函数tr
编辑 | 嘉仔当我们提到 TensorFlow 的时候，我们仅仅只会关注它是一个很好的神经网络和深度学习的库。但是，其实 TensorFlow 具有 tf.cond( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/cond ) 和 tf.while_loop( https://www.tensorflow.org/api_
# 双塔模型的Python实现
双塔模型（Twin Tower Model）是一种神经网络架构，广泛应用于推荐系统、自然语言处理等领域。该模型通常分为两个并行的处理流（“塔”），用于提取和融合不同的特征信息。本文将介绍双塔模型的基本概念并提供一个简单的 Python 实现示例。
## 双塔模型的基本结构
双塔模型的基本结构图如下：
```plaintext
Input A
# 使用PyTorch实现双塔模型
在推荐系统中，双塔模型是常用的一种架构。这个模型具有两个独立的神经网络，分别用于处理用户和物品的信息。本文将指导你使用PyTorch实现一个简单的双塔模型，通过以下几个步骤完成。
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-10-11 06:11:24
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在这篇博文中，我将和大家一起探索如何使用 Python 实现双塔模型（Twin Tower Model）。这一模型在推荐系统等领域受到广泛应用，能够有效处理用户与物品之间的交互。在本次解析中，我会涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。
## 背景描述
双塔模型的基本理念是将用户与物品的特征分别嵌入到两个不同的神经网络中，通过这些嵌入向量比较用户与物品之间的相似度。为了
机器学习问题不仅是一个科学问题，更是一个工程问题。大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上，但是企业不仅需要训练一个完美的模型，同时也需要将其部署，向用户提供便捷的服务。如下图所示，机器学习系统由机器学习代只包含一小部分，而在中间的小黑匣子周围，所需要的基础设施庞大而复杂。因此，在实际应用中，一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上，同时还需要将其部署向用户提
贡献本文提出了一种从流式数据中估计item频率的新算法，通过理论推导，证明了该算法可以在无需固定item词表的情况下生效，并且能够产生无偏估计，同时能够适应item分布的变化。以解决热门商品在负样本采样时，采样次数过多而被过度惩罚。业内的主流方法和问题推荐领域中emb学习的挑战通常有两个：1）对于许多工业级别的应用来说item语料规模会相当大。2）采集自用户反馈的训练数据对许多item来说非常稀疏
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2024-02-04 01:23:27
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本文是由参考1和参考2整合而来。本文主要介绍项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中召回阶段。通过构建user和item两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM
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2023-10-25 22:51:15
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论文：《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》基于物品、用户的召回方法，在得到i2i及u2u的相似性矩阵之后，还需要进行协同过滤召回才能得到召回结果，而YoutubeDNN双塔模型直接通过用户向量与物品向量的相似度计算得到召回结果。相信很多小伙伴已经看过相关的文章，这篇文章主要目的在于阐述一些其他人很少关注但却是极其重要的点，当然也包括很
双塔模型 双塔模型双塔模型
原创
2021-08-02 13:48:17
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在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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本文介绍的论文题目是：《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 论文下载地址是：Google工业风最新论文, Youtube提出双塔结构流式模型进行大规模推荐本文是谷歌工业风论文的新作，介绍了在大规模推荐系统中使用双塔模型来做召回的一些经验，值得细细品读。本文仅对文章内容做一个简单
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2023-12-13 20:11:52
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