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
目录0 TensorFlow的建模流程1 准备数据2 定义模型3 训练模型4 评估模型5 使用模型6 保存模型 0 TensorFlow的建模流程尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。但为简洁起见，一般推荐
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2024-05-29 07:55:42
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1、两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）和“召回率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了）这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC Area）。AUC可以综合衡量一个预测模型的好坏，这一个指标综合了pre
文件匹配["file0", "file1"]或[("file%d" % i) for i in range(2)]files = tf.train.match_filenames_once("C:/path/to/data.tfrecords-*")读取文件队列二进制文件，每一个像素点的代表占用一个byte的文件，所以在以二进制存储的图片中，图片总共的像素点表示一张图片的大小tf.train.st
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2024-08-05 15:10:53
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前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价，现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集，该数据集有569个样本，每个样本有30维，为二分类数据集，212个正样本，357个负样本。首先，加载数据，并划分训练集和测试集：# 加载乳腺癌数据集，该数据及596个样本，每个样本有30维，共有两类
cancer = skd.load_breas
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2024-01-02 08:59:38
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# 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
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# 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
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一、简介 不用keras时候： 二、用keras简写训练过程现在的写法，首先指定下面的compile以后，直接在下面fit一下，然后这个epoch就是指定上涨图片中的sclice中的10，就是10次epoch,每次traning的loss是按照下面的traing计算，得到一个gradient以后，根据Adam优化器更新一个对应的参数，然后在指定的一个周次
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2024-04-15 13:29:55
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DSSM双塔模型，是很多双塔模型的基础，学习召回模型训练的三种方式。召回中，一
原创
2022-07-14 12:51:42
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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
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在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中实现深度语义匹配模型（DSSM）。DSSM 是一种通过深度学习技术，将文本嵌入到低维空间中，从而优化文本相关性和相似度计算的模型。它通常被用于自然语言处理（NLP）、搜索引擎优化和推荐系统等领域。接下来，我们将按步骤进行分析。
1. **背景描述**
随着互联网信息的爆炸式增长，如何有效地从大量信息中检索相关内容变得尤为重要。DSSM 提供
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
Django新手图文教程 本文面向：有python基础，刚接触web框架的初学者。 环境：windows7 python3.5.1 pycharm专业版 Django 1.10版 pip3一、Django简介 百度百科：开放源代码的Web应用框架，由Python语言编写...... 重点：一个大而全的框架，啥都替你考虑好了。1. web框架介绍
# 实现DSSM双塔模型的完整指南
DSSM（Deep Structured Semantic Model）是一种双塔模型，通常应用于文档检索和推荐系统中。它通过两个神经网络分别处理查询和文档，然后比较它们的语义相似度。本文将为刚入行的小白开发者提供实现DSSM的完整流程和相应代码示例。
## 流程概述
我们可以将DSSM模型的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 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
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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
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2023-07-28 00:08:14
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1、准确率与召回率（Precision & Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，
FM怎么用在召回中？极简的模式第一，离线训练。这个过程跟在排序阶段采用FM模型的离线训练过程是一样的，比如可以使用线上收集到的用户点击数据来作为训练数据，线下训练一个完整的FM模型。在召回阶段，我们想要的其实是：每个特征和这个特征对应的训练好的embedding向量。这个可以存好待用。如果将推荐系统做个很高层级的抽象的话，可以表达成学习如下形式的映射函数：意思是，我们利用用户（User）相关的特征
