作者丨红色石头
极市导读从R-CNN到YOLO v3再到M2Det，近年来的目标检测新模型层出不穷，性能也越来越好。本文介绍了它们的PyTorch实现，目前Github已开源，非常实用。>>就在明天，极市直播：极市直播丨张志鹏：Ocean/Ocean+: 实时目标跟踪分割算法，小代价，大增益｜ECCV2020 大家还记得这张图吗？
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DIN的问题归纳1. 为什么DIN中采用attention？2. DIN中的attention是如何处理的呢？与传统词向量方法有什么不同？3. DIN中的attention中，每次行为的权重
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2023-12-25 10:58:04
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1.背景介绍在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源深度学习框架。它提供了强大的功能和灵活性，使得研究人员和工程师能够轻松地构建、训练和部署神经网络。在本文中，我们将探讨PyTorch的神经网络基础知识，涵盖从背景介绍到实际应用场景的各个方面。1. 背景介绍神经网络是深度学习的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中神经元的工作方式来解决各种问题。PyTorch是一个由Facebook开发的开
文章目录来自于 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html一、创建tensor二、数据操作索引，共享内存改变形状 view,虽然改变了形状，但共享data内存返回新的副本，即不共享内存三、广播机制运算内存开销四、Tensor 和 NumPy 相互转换所
DIN模型（Deep Interest Network）是一种基于深度学习的推荐系统模型，尤其在个性化推荐任务中表现出色。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现DIN模型的代码，与其背景、核心维度、特性、实战对比及深度原理等方面进行深入剖析。
### 背景定位
推荐系统是现代电商和社交平台中不可或缺的部分。DIN模型通过关注用户对不同商品的兴趣演变，使得推荐更加智能和个性化。其核心思想是通过
在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
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2023-08-04 21:11:59
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参与：思源、一鸣经典预训练模型、新型前沿研究模型是不是比较难调用？PyTorch 团队今天发布了模型调用神器 PyTorch Hub，只需一行代码，BERT、GPT、PGAN 等最新模型都能玩起来。项目地址：https://pytorch.org/hub机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv
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2023-11-08 21:37:26
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DIN 模型的应用场景是阿里最典型的电商广告推荐，有大量的用户历史行为信息（历
原创
2022-07-14 12:52:44
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上一篇介绍了TensorFlow一些最基本的概念，在实操中，大多数用得是Keras包，因此，小编会着重介绍这个库的使用以及tf中最重要的概念——梯度带。传送门：TensorFlow上手（一）掌握tf梯度带的实现细节基本训练循环下面我们通过最简单的一元线性回归理解tf.GradientTape的具体使用过程。首先，生成1000个带有噪音的样本：y=3x+2+ε# 实际的线
TRUE_W = 3.0
DIN模型的由来DIN模型是在基准模型的基础上加入注意力机制模型，基准模型是由Embedding Layer、Pooling Layer、Concat layer、MLP layer、Loss组成的。由于基准模型是在特征输出后经过MLP层后才进行了特征交互处理，故特征的交互是欠缺的，在输入特征时直接加上交互也是不妥的，这样大大的增加了计算量，故加入广告与用户行为的注意力机制，即通过关注广告与用户历
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2023-12-02 17:15:09
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本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型DIN进行训练的实战讲解，使用数据集是Amazon中book数据集，主要内容分为以下几个模块：Din网络创新点介绍Din网络架构剖析及搭建
Activation Unit介绍Attention模块Din网络构建使用Amazon-book数据集训练Din网络实战
Amazon-book数据集介绍Amazon-book数据集预处理训
本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型Din进行训练的实战讲解，使用数据集是Amazon中book数据集，主要内容分为以下几个模块：Din网络创新点介绍Din网络架构剖析及搭建
Activation Unit介绍Attention模块Din网络构建使用Amazon-book数据集训练Din网络实战
Amazon-book数据集介绍Amazon-book数据集预处理训练
# 理解与实现 DIN 架构：新手指南
在软件开发中，DIN（Dependency Injection）架构是一种重要的设计模式，它有助于增强代码的可维护性和可测试性。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，我会逐步引导你理解如何实现这一架构。
## DIN 架构流程概述
首先，我们来了解整个实现 DIN 架构的基本流程。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-08-18 07:24:48
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一、基本概念介绍1，固有内容尺寸（intrinsic content size） 在开发中，有的控件或视图其本身就自带大小。这些控件能通过自己显示的内容计算出需要的 Size，这个自动计算出来 Size 就叫该控件的固有内容尺寸（intrinsic content size）。比如 UIButton、UILabel 控件，我们设置完显示文字后，它就
# 使用DIN字体在iOS应用中
在iOS应用开发中，字体选择是一个非常重要的设计元素。字体不仅可以影响应用的外观和风格，还可以影响用户对应用的整体印象。一种常见的字体是DIN字体，它具有现代、简洁的风格，适合用于各种类型的应用。本文将介绍如何在iOS应用中使用DIN字体。
## 什么是DIN字体？
DIN字体是一种由德国设计师Friedrich Bauer于1936年设计的无衬线字体。它的
原创
2024-03-26 07:07:41
543阅读
深度兴趣网络（DIN）是什么？ 深度兴趣网络 (DIN) 是一种用于推荐系统的深度学习模型，它由阿里巴巴在 2018 年提出。DIN 主要用于解决传
原创
2024-04-23 09:39:08
143阅读
1. 概述用户兴趣是推荐系统中非常重要的trigger，在召回阶段，通过召回与用户兴趣相匹配的item，在排序阶段，用户兴趣作为很重要的一个特征维度，与用户兴趣越相似的item将会被排
原创
2023-06-14 21:02:30
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-11 23:30:37
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目录1.准备可复现的随机数据2.实现并训练模型2.1定义模型2.2搭建并训练模型2.3评估及使用模型 1.准备可复现的随机数据可复现是指：一个程序在相同设备上多次运行，可以得到相同的结果。在调试程序过程中，常使用这种方式来复现问题，方便地找出上一次运行时所出现的问题。 具体做法是，在程序开始时固定torch的随机数种子，并固定numpy的随机数种子。import torch
import num
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2023-12-20 06:04:52
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一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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