一、想解决的问题构建可以编写计算机程序的系统，生成人类可读的源代码。 二、提出的idea1. 定义一个DSL(domain specific language)。等同于图灵完备的极小编程语言。DSL中只有少数基本原语，原语组合可以实现各种功能。用于缩小搜索空间。2. 采用神经网络训练，预测程序段。例如，input是无序的数组，output是有序的数组。那Deepcoder会被训练成一个排
FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合，最后的结果也不错，虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度原因，一般都只用到了二阶特征组合。对于高阶特征组合来说，我们很自然想到多层神经网络DNN。
DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉，主要由FM和DNN两部分组成，底部共享同样的输入。模型可以表示为：\[\hat{y} = sigmoid(y_{FM}+y_{D
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2023-12-05 20:50:34
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浅拷贝和深拷贝1.浅拷贝:是对于一个对象的顶层拷贝，通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容。相当于把变量里面指向的一个地址给了另一个变量就是浅拷贝，而没有创建一个新的对象，如a=b2.深拷贝:首先要import copy，然后c = copy.deepcopy(a)，就表示把a的内容深拷贝到c中，如果发现了a中也存在引用的内容，则递归拷贝，也就是把当前的这个引用的对象继续深拷贝3. copy
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2024-07-15 14:12:14
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文章目录0. 前言1. What is PyTorch2. Autograd: Automatic differentiation3. Neural Networks4. Training a classifier 0. 前言官网本文目标：
总体了解PyTorch的Tensor以及神经网络相关内容。训练一个简单的图像分类网络。主要内容（对我来说的要点）：
What is PyTorch
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2024-10-28 00:07:07
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DeepFM1.模型基本原理1.1 模型结构1.2 模型原理2.Tensorflow实现3.小结 DNN模型和 FM 模型的结合成DeepFM，由wide&deep模型演变而来，FM取代wide的LR模型，解决特征交叉问题。1.模型基本原理1.1 模型结构DeepFM 是由哈工大和华为公司联合提出的深度学习模型，架构示意图： 可以看到，DeepFM 利用了 Wide&Deep 组
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2023-12-13 03:47:51
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搜索推荐DeepFM算法详解：算法原理、代码实现、比赛实战
原创
2024-01-26 14:19:58
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# 深入了解 DeepFM 的 PyTorch 实现
## 一、流程概述
在本教程中，我将指导你如何使用 PyTorch 实现 DeepFM。这是一个结合了因子分解机（FM）和深度学习（Deep Learning）的模型，适用于推荐系统等任务。下面是实现此模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
原创
2024-09-12 07:14:57
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# 深度因子分解机（DeepFM）及其PyTorch实现
## 引言
深度因子分解机（DeepFM）是一种结合了因子分解机（FM）与深度学习的推荐系统模型。FM擅长处理高维稀疏数据，而深度学习则能够捕捉更复杂的非线性特征交互。DeepFM通过将这两者结合，能够有效提高推荐系统的性能。
## 模型结构
DeepFM模型主要由两个部分组成：因子分解机（FM）部分和深度学习部分。FM部分用于捕捉
深度学习框架如Tensorflow和Pytorch等为用户提供了可供调用的API，但也隐藏了深度学习底层的实现细节。为方便大家更加深入地理解深度学习原理并了解其底层实现，特此推出了《课程深度学习原理详解及Python代码实现》。期望能“掀起你的盖头来，让我看看你的模样”，为深度学习进一步的优化和创新打下根基。课程链接：https://edu.51cto.com/course/21426.html本
原创
2020-02-09 19:32:56
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http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型，以实现点击率预估。用 tensorflow 试着写了 DeepFM,
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2019-04-22 19:54:00
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前言聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。本文将详细介绍如何 利用 Python 实现基于层次聚类的客户分群，主要分为两个部分：层次聚类详细原理介绍Python
原创
2021-01-19 20:36:54
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前言聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。本文将详细介绍如何 利用 Python 实现基于层次聚类的客户分群，主要分为两个部分：层次聚类详细原理介绍Python
原创
2021-01-19 20:36:50
498阅读
Introduction深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-crafted工作。深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力。虽然将深度
# DeepFM在Python中的分类应用
## 引言
随着机器学习和深度学习的飞速发展，各种模型在分类任务中得到了广泛应用。DeepFM（Deep Factorization Machine）是一种结合了因子分解机和深度学习模型的强大工具，特别适合处理稀疏特征数据。本文将通过一个简单例子介绍如何使用Python实现DeepFM进行分类任务，并且展示相应的流程图和甘特图。
## DeepFM
原创
2024-09-06 05:56:37
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整个代码分两个阶段第一阶段的识别是YOLOv5来实现的第二阶段是追踪，由Deep Sort算法来实现。再次基础上进行了计数代码地址：https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master/Yolov5_DeepSort_Pytorch把代码git下来git clone https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master
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2024-08-12 14:22:50
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参考文献Guo H, Tang R, Ye Y
原创
2023-06-14 19:24:40
124阅读
实现这个 deepFM 需要掌握的内容 Keras 的使用，包括如果使用 Sequential 搭建模型，以及如何使用函数式 API 搭建较简单模型 Dense, Embedding, Reshape, Concatenate, Add, Substract, Lambda 这几个 Layer
的使用方式 自定义简单的 Layer FM 的基本原理 另外一些零散又没法绕过的内容(优
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2021-05-29 14:46:19
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## Python猜单词代码及详解
在计算机编程中，游戏是一个非常有趣且常见的应用领域。猜单词游戏是其中一种经典的游戏，它考验着玩家的词汇量和推理能力。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的猜单词游戏代码，并详细解析其中的每一部分。
首先，我们需要了解游戏的规则。在猜单词游戏中，程序会随机选择一个单词作为答案，玩家需要根据所给的提示猜出这个单词。提示可以是已猜中字母的位置和
原创
2023-08-14 04:58:43
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字典(dict) 详解 及 代码
本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17291329
字典(dict)是表示映射的数据结构,key-value形式, key必须是唯一的;
items()方法, 返回字典的所有项;
可以通过for循环去遍历字典的键(key)和值(value), 也可以使用if判断元素是否存在;
可
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2013-12-13 17:15:00
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元组(tuple) 详解 及 代码
本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17290967
元组是存放任意元素集合,不能修改其内容;
len()是求元组的长度, 可以使用下标标示符("[]")去访问元组的数据;
元组内还可以包含元组, 可以通过新建一个元组, 扩充已有的元素;
代码如下:
# -*- codin
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2013-12-13 17:29:00
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