文章目录第五周1. 学习率调整策略1.1 调整学习率的原因1.2 pytorch的六种学习率调整策略2. 可视化工具——TensorBoard2.1 TensorBoard简介2.2 TensorBoard安装2.3 TensorBoard运行2.4 作业2.5 SummaryWriter2.6 add_scalar 和 add_histogram2.7 add_image 和 torchvis
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2024-08-16 11:59:19
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Zen君的配置是macbook pro，升级到Mac Serria安装不了qt，无法显示图片，好在发现了pytorch，正好Zen君以前也玩过python的，所以非常激动。这个教程系列也是趁着心情激动写下来的，不知道会不会持续更新，暂时别抱有期待：）
一、pytorch安装安装pytorch之前，需要安装好python（废话），还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装
文章目录第四周1. 权值初始化1.1 梯度消失与爆炸1.2 Xavier初始化1.3 权值初始化方法2. 损失函数2.1 损失函数概念2.2 交叉熵损失函数2.3 NLL/BCE/BCEWithLogits Loss2.4 其他损失函数2.5 作业3. 优化器3.1 优化器的概念3.2 优化器的属性3.3 优化器的方法4. 随机梯度下降4.1 learning rate 学习率4.2 momen
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2024-04-09 10:49:00
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PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！今天给大家推荐一个比较完备的 PyTorch 资源列表，内容涉及 PyToch 基本知识，PyToch 在 CV、NLP 领域的应用，PyTorch 教程、PyTorch 相关论文等。首先放上该项目地址： https://github.com/bhara
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2024-02-01 20:20:14
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基本思路选择以前我用过Caffe，用过tensorflow，最近一直在用pytorch感觉特别好用。所以打算写点我学习的过程跟经验，如果你是一个pytorch的高手自然可以忽略，如果你也打算学习pytorch框架，那就跟我一起学习吧01.pytorch安装演示系统环境Windows10Pytorch1.4CUDA10.0VS2015Python3.6.5CPU版本install pytorch t
在探索如何实现“PyTorch新闻推荐”系统的过程中，我将详细记录我的思考和实践过程，呈现出完整的解决方案。本文将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论，以帮助读者全面理解这一技术。
## 背景描述
随着科技的快速发展，尤其是在2020年至今，数据驱动的推荐系统在各大平台中逐渐成为用户体验的重要组成部分。尤其是在新闻推荐领域，个性化推荐能够有效增强用户的留存率和满意度。
AE 简单来说，之所以AutoEncoder适合做推荐系统，与Boltzmann Machine类似，其内部是一个系统，即若某一点出现变化，系统内所有点都会随之进行变动（更新）。Boltzmann Machine的Visible nodes直观来说是input，但实际上visible nodes与hidden nodes是在同一个系统下不分你我。在Restricted Boltzmann Mach
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2024-10-11 21:06:52
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# 使用 PyTorch 实现推荐算法
推荐系统在现代互联网中扮演着重要角色，能够为用户提供个性化的内容和产品推荐。PyTorch 是一个深度学习框架，因其灵活性和强大的计算能力而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的推荐系统，并结合代码示例进行讲解。
## 推荐系统的基本概念
推荐系统主要分为三类：基于内容的过滤、协同过滤和混合推荐系统。协同过滤是最常用的方式，它
参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat-6 user$ pip install -r requirement
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2024-10-09 14:34:37
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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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PersonRank的原理同PageRank与TextRank算法，其基本原理都是基于随机游走而来。要想从深层次的理解PersonRank这类算法，必须从微观上观察数据的具体流向过程，所以这次就把随机游走前两步的过程描述出来，在心里有个大概的印象。1. 随机游走下图描述的是三个用户与四件商品之间的关系，连线表示购买记录，所以边不设置权重，由图可以看出A 购买过： a、c
B 购买过： a、b、c、
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2023-10-11 08:57:15
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PyTorch学习笔记1—PyTorch简介1.1 PyTorch的由来1.2 Torch是什么？1.3 重新介绍 PyTorch1.4 对比PyTorch和Tensorflow1.5 再次总结 本篇是pytorch学习笔记系列第一篇，这一系列博客应该大多会来自于开源教程书：pytorch中文手册（pytorch handbook），其github网址为：https://github.com/z
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2023-08-10 14:54:06
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# PyTorch推荐算法PDF实现流程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch来实现一个推荐算法，并将其转换为PDF格式。这将帮助你了解整个过程，并能够在以后的项目中独立进行推荐算法的构建和转换。
## 步骤概览
以下是实现"PyTorch推荐算法PDF"的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 步骤1: 数据预处理
原创
2023-07-28 07:30:48
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问题来源：多标签的Pytorch实现最近关注多标签学习，发现网上的开源代码基本都是keras实现的，比如TinyMind的多标签竞赛方法等，由于本人习惯于Pytorch，希望能够使用Pytorch实现，因此复现Pytorch版本，至此困惑即开始了。问题：学习不收敛根据自己的经验，搭建网络来学习TinyMind竞赛数据，并参考了网上的建议，采用二值交叉熵损失（Pytorch中BCELoss底层调用的
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2024-08-02 15:08:09
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# 推荐系统：基于PyTorch的实现
## 引言
推荐系统是现代互联网不可或缺的一部分，广泛应用于电子商务、社交媒体、内容平台等众多领域。通过分析用户行为和偏好，推荐系统能够向用户提供个性化的内容和产品。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个基本的推荐系统。
## 推荐系统的基本原理
推荐系统主要分为以下几类：
- **基于内容的推荐**：通过分析用户过去喜欢的物品属性，推荐相似的物
原创
2024-10-06 03:35:30
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在当今的互联网时代，推荐系统已逐渐成为各种应用的核心功能之一。尤其是随着数据量的激增，如何有效地为用户提供个性化的推荐成为了一个重要的研究课题。自2016年以来，PyTorch的蓬勃发展为推荐算法的实现提供了更为强大的支持。这篇博文将深入探讨如何使用“PyTorch”来构建一个推荐系统，并展示整个过程的技术细节与实现考量。
### 背景描述
推荐系统起源于上个世纪90年代，最初的模型以基于内容
系统的整体框架就如该图所示，是一个离线推荐的系统，也就是包含了N+1延迟，以此来降低系统复杂度（虽然还是很复杂）。同时，系统使用了crontab来连接各个链路，使整个过程可以自动化进行。分为Offline和Online两部分1. Offline部分1.1 物料获取及存储处理物料的获取主要通过爬虫在当天晚上23点自动从网页中进行抓取，并以JSON格式存入MongoDB的SinaNews数据库中。ma
NLP pytorch书籍推荐
在自然语言处理（NLP）领域，PyTorch已经成为许多研究人员和开发者的首选框架。随着技术的快速发展，以及对优质学习资源需求的增加，推荐合适的书籍以帮助大家深入理解NLP和PyTorch显得十分必要。以下将对这个问题的探索过程进行详细记录，包括业务场景分析、架构演进、架构设计、性能优化、故障复盘以及可复用的方法论。
## 背景定位
在当今的技术环境中，NLP
# 使用PyTorch构建推荐系统
## 一、项目流程概览
在构建一个推荐系统时，我们需要遵循一系列步骤。从数据准备到模型构建，再到模型评估和部署，每一步都至关重要。以下是构建PyTorch推荐系统的基本流程：
| 步骤 | 内容描述 |
|-------|--------------------|
| 步骤 1 | 数据收集与准备 |
| 步骤 2 | 数据预
近几年，推荐算法越来越火。所谓推荐算法，其实是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法的价值在于帮助用户解决信息过载，做出更好的选择，这也是现在互联网领域最强大和最流行的信息发现工具之一。日前，娱乐向机器学习解说选手莫凡在公众号“华章计算机（ID：hzbook_jsj）”发表文章，文章分析了推荐算法背后的原理，以及推荐算法为何会“失灵”。以下是重点内容。1. 推
