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
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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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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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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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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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
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
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2022-07-14 12:52:44
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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
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？
纵
1 背景 在embedding&MLP方法中，维数有限的用户表示向量将成为表达用户兴趣的瓶颈。以电子商务网站展示广告为例，用户在访问电子商务网站时可能同时对不同种类的商品感兴趣，也就是说，用户的...
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2021-03-26 15:43:00
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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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以实现LeNet网络为例，来学习使用pytorch如何搭建一个神经网络。LeNet网络的结构如下图所示。一、使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型，我们需要新建一个类，让它继承torch.nn.Module类，并必须重写Module类中的__init__()和forward()函数。init()函数用来申明模型中各层的定义，forward()函数用来描述各层之间的连接关
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2024-04-19 16:35:35
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上一篇博客学习了如何搭建Inception网络，这篇博客主要讲述如何利用pytorch搭建ResNets网络。上一篇博客中遗留了一个问题，就是1*1卷积核的作用，第一个作用是减少参数，第二个作用是压缩通道数，减少计算量。理论上，随着网络深度的加深，训练应该越来越好，但是，如果没有残差网络，深度越深意味着用优化算法越难计算，ResNets网络模型优点在于它能够训练深层次的网络模型，并且有助于解决梯度
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2023-09-30 08:47:15
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定制化设计是产品高度匹配用户需求的一种设计方法，在产品的标准化设计与用户的个性化需求之间，寻找一种微妙的平衡。那么，如何借助浩辰3D制图软件来快速实现定制化设计？由浩辰CAD软件公司研发的浩辰3D制图软件提供了完备的2D+3D设计功能和丰富的定制化设计解决方法，能够帮助设计师更加灵活地响应设计需求，高效地完成创意设计，如Excel直接驱动3D模型、开发语言直接控制模型参数等。更值得一提的是，浩辰3
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2024-01-31 04:35:14
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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
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本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程，主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络。学习时要学会查询文档，这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快、更可靠。讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写)。通常，我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类，该类为我们定义好了神经网络骨架。卷积层对于图像处理来说，我们通
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2024-05-21 09:00:05
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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
# SAC（Soft Actor-Critic）模型：介绍与PyTorch实现
