# 如何在 PyTorch 中实现 DeepFM 模型
DeepFM 是一种结合了深度学习和因子分解机的模型，广泛应用于推荐系统。接下来，我将为您详细介绍如何在 PyTorch 中实现 DeepFM 模型，包括每个步骤的具体操作和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 DeepFM 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备与预处理
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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# DeepFM: 基于PyTorch的深度因子分解机
## 引言
在推荐系统中，深度学习模型已经成为了一个非常热门的研究领域。深度学习模型能够从海量的数据中提取特征，并用于预测用户的喜好。其中，深度因子分解机（DeepFM）是一种结合了因子分解机（Factorization Machine）和深度神经网络（Deep Neural Network）的推荐模型。本文将介绍深度因子分解机的原理和P
原创
2023-08-23 09:11:19
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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
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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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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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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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
# 实现DeepFM算法在PyTorch中的流程
DeepFM是一种融合了深度学习和因子分解机（Factorization Machine）的推荐算法，它在CTR预估和推荐系统中具有较好的性能。本文将教会你如何在PyTorch中实现DeepFM算法。
## 流程概览
下面是实现DeepFM算法的整体流程，我们将按照这个流程逐步进行代码实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-07-31 18:23:40
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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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本文主要任务是利用Pytorch实现DeeoFM模型，并在将模型运行在Criteo数据集上进行验证测试。DeepFM模型简述 FM模型善于挖掘二阶特征交叉关系，而神经网络DNN的优点是能够挖掘高阶的特征交叉关系，于是DeepFM将两者组合到一起，实验证明DeepFM比单模型FM、DNN效果好。DeepFM相当于同时组合
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2023-10-24 05:01:15
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哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！代码奉上：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch图像分割可以分为两类：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），其区别如图所示。 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类，但是实例分割更进一
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2023-12-06 15:44:44
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deepfm tensorflow 模型导出
原创
2020-12-04 17:15:18
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一. DeepFM算法的提出由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。在DeepFM中FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取具有以下特点：结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，同时
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2024-08-18 17:45:19
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Deeplizard《Pytorch神经网络高效入门教程》笔记机器学习：使用数据来确定函数的参数深度学习：特殊的机器学习，形式为多层神经网络，常常用于处理图像、文本、声音等高纬度信号#硬件基础：GPU、CudaGPU比起CPU更适合并行计算机器学习中的计算多为可分解为并行计算的问题Cuda是管理GPU的软件API# 查看GPU的设备数量：
print(torch.cuda.device_count
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2024-09-03 13:07:50
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一、前言高阶特征和低阶特征的学习都非常的重要。 推荐模型很多，基本上是从最简单的线性模型(LR)， 到考虑低阶特征交叉的FM， 到考虑高度交叉的神经网络，再到两者都考虑的W&D组合模型。 这样一串联就会发现前面这些模型存在的问题了：1、简单的线性模型虽然简单，同样这样是它的不足，就是限制了模型的表达能力，随着数据的大且复杂，这种模型并不能充分挖掘数据中的隐含信息，且忽略了特征间的交互，如果
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2024-05-30 11:42:42
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小结补充了推荐系统的相关背景知识，可以更好地理解本次所学习的两个模型：DeepFM和DIN在推荐系统中的作用（精排）。随后学习了DeepFM和DIN两个模型的结构，理解模型的诞生背景或许是更加值得关注的。DeepFM的大背景尝试让模型是学习更多的特征，来提升推荐模型的效果，创新点在于并行处理了FM和DNN，使得高低阶的特征更好地被结合和学习；DIN的大背景是在累积了足够多的历史用户行为数据的应用场
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2024-07-25 08:04:20
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大家好，我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction，翻译过来就是DeepFM：一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper的作者来自哈工大和华为，不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的，作为从业者还是非常欣喜能看到这点的。通过名字我们
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2024-04-15 17:37:54
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1 背景 对于CTR问题，了解用户行为背后的隐式特征交互非常重要。通常用户单击行为背后的特征交互可能非常复杂，其中低阶和高阶特征交互均应发生重要作用，根据Wide & Deep模型的见解，同时考虑低阶和高阶特征交互能带来更好的提升。关键的挑战在于如何有效地建模特征交互，更加精确地描述数据的特点。 广义线性模型在实践中显示了不错的性能。然而，线性模型缺乏学习特征相互作
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2021-03-22 20:23:59
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