# 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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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
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2023-10-06 08:37:59
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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
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2024-02-04 14:07:26
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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
# 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
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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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
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2023-12-27 11:30:19
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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
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2023-12-20 22:33:53
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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
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2023-07-28 23:52:23
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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
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
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2023-12-20 22:35:04
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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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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
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2023-08-05 13:32:08
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# 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
# 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
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
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
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
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2024-03-11 06:31:33
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文章目录一、DSSM模型1.1 DSSM模型架构1.2 模型原理二、负样本构造的6个常用方法2.1 曝光未点击
原创
2022-07-14 12:55:16
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