目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
转载
2023-08-05 13:32:08
181阅读
1、理论PaperWeekly：检索式问答系统的语义匹配模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26879507文本匹配开山之作-DSSM论文笔记及源码阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/141226054DSSMDSSM也是Representation-Based模型，其中Query端 Encoder 和 Doc端 Encoder都是
从DSSM到双塔DSSM背景结构Word Hashingnegative sampling拓展Google Two Tower Model 背景将自然语言转化为向量，计算向量的相似度作为两句（query&doc)的相似度 历史方法：单词向量空间模型：向量维度是词表，值是词频。计算简单，但是无法解决一词多义(polysemy)和多词一义（synonymy)话题向量空间模型（潜语义分析，LS
转载
2023-12-27 11:30:19
99阅读
# PyTorch中的DSSM实现
深度学习的快速发展使得各种模型得以实现，其中深度语义匹配模型（Deep Structured Semantic Model，简称DSSM）是处理文本相似性非常有效的一种模型。本文将介绍DSSM的概念，并基于PyTorch提供一个简单的实现示例。
## DSSM的概念
DSSM最初由微软提出，旨在通过深度学习模型将文本序列映射到一个低维的向量空间中，从而在该
# 使用 PyTorch 实现 DSSM 模型的入门指南
在深度学习领域，双塔结构的模型（例如 DSSM：Deep Semantic Similarity Model）常用于计算文本之间的相似性。这篇文章将教你如何使用 PyTorch 实现 DSSM 模型，特别适合刚入行的小白。我们将通过以下步骤进行实现：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
原创
2024-10-09 05:08:17
198阅读
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下：pip3 install torch torchvision torchau
转载
2023-07-28 00:08:14
126阅读
# 基于DSSM的文本相关性模型及PyTorch实现
在现代信息检索和推荐系统中，文本相关性是一个重要的研究方向。DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种有效的方法，用于评估查询和文档之间的相关性。本文将介绍DSSM的基本原理，并提供一个用PyTorch实现的简单示例，帮助大家了解如何搭建这样的模型。
## DSSM概述
DSSM通过将查询和文档嵌入到同
文章目录DSSM(2013)DNN for Computing Semantic FeaturesWord HashingYoutube双塔模型(2019)Modeling FrameworkStreaming Frequency EstimationNeural Retrieval System for YoutubeDSSM双塔模型问题与思考 DSSM(2013)Learning Deep
转载
2023-12-20 22:33:53
303阅读
本文是2013年微软发表的论文的简要回顾，文中采用深层神经网络结构来学习查询（query）和文档（document）的隐式特征表示，然后用cosine函数计算两者之间的相似性
全文地址如下：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf论文首先分析了已
转载
2023-07-28 23:52:23
175阅读
目录网络定义model.named_children 返回名字 和 操作model.modules() 可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters() || torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source]打印网络总参数量net.par
转载
2023-10-06 08:37:59
204阅读
DSSM双塔模型在2013年被微软在论文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data中提出，其应用途径由最初的文本匹配和搜索逐渐推广到了推荐搜索、计算广告、信息流推荐以及机器翻译等等。一、DSSM介绍DSSM在搜索推荐中的原理也比较简单：1、获取搜索引擎中的用户搜索query和曝光do
转载
2023-12-20 22:35:04
451阅读
本文的配套代码已上传至github，链接在文末，同时附带中文数据集。一、传统方法的基本步骤预处理：首先进行分词，然后是除去停用词；将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型；进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等；接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等；训练分类器，后面只
转载
2023-10-25 22:17:26
87阅读
在学习深度学习初期，被各种算法、各种名词吸引，学习了一些相关知识、框架和方法，也跑过Mnist分类以及iris回归。但是当真正拿到一个陌生的数据集时，需要重头开始搭建一个完整的模型时，常常会感觉到无从下手，之前跑的模型都是用人家整理好的数据，一行代码就能把数据加载进行直接使用，自己完全不关心数据的加载、处理过程，只关心模型能不能训练，训练结果怎么样。这篇文章简单记录一下pytorch中自定义数据集
转载
2024-03-11 06:31:33
95阅读
增材制造，也就是通常所说的3D打印，是一种制造过程，通过添加材料，一层一层，建立一个零件。这个过程从在用户的本地CAD程序中设计的3D模型开始。然后对该零件进行分析，并将其划分为许多个部分，以创建该零件的构建计划。目前常用的增材制造技术有立体石印(SLA)、选择性激光烧结(SLS)、直接金属激光烧结(DMLS)、选择性激光熔融(SLM)和熔融丝制造(FFF)，还有其他的技术。 一、SOL
转载
2024-02-04 14:07:26
59阅读
# 实现Python DSSM
## 概述
在开始教你实现Python DSSM之前，我先给你简单介绍一下DSSM。DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写，它是一种用于语义匹配的深度学习模型。它可以将输入的文本映射为语义向量，通过计算这些向量之间的相似度来进行文本匹配任务，例如检索、推荐等。
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现DSSM模型。我们
原创
2023-07-19 14:59:55
153阅读
# DSSM（Deep Structured Semantic Model）简介与代码示例
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，语义匹配是一个重要的任务。语义匹配涉及比较两个文本之间的相似度。DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种常用的深度学习模型，用于解决语义匹配问题。本文将介绍DSSM的基本原理，并提供一个Python示例来演示其应用。
##
原创
2024-01-27 05:36:10
352阅读
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
在这篇博文中，我们将讨论如何在Python中实现DSSM（Deep Semantic Similarity Model）。DSSM是一种深度学习模型，旨在处理文本内容的相似度计算，广泛应用于搜索引擎、推荐系统及自然语言处理任务。
我们先来回顾一下DSSM的发展历程。
2013年，DSSM首次被提出，为着重处理语义相关性的问题提供了新思路。优秀的研究成果表明，DSSM在解决相似度计算方面表现良好
# Python实现DSSM：深度语义匹配模型
## 什么是DSSM
DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种用于文本语义匹配的模型，它能够对两个文本之间的语义相似度进行建模。在信息检索、推荐系统等领域中，DSSM被广泛应用，能够有效地衡量文本之间的相似性，提高系统的准确性。
DSSM的核心思想是通过将文本映射到低维稠密空间中的向量表示，然后计算这两个向
原创
2024-05-21 06:12:31
108阅读
0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型，因其结构简单，在推荐系统中应用广泛；下面仅以召回、粗排两个阶段的应用举例，
具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻，力求自身和大家都能有所收获。1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web
