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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我们很高兴地宣布 TorchRec，一个用于推荐系统的 PyTorch 域库。这个新库提供了通用的稀疏性和并行性原语，使研究人员能够构建最先进的个性化模型并将其部署到生产中。https://github.com/pytorch/torchrec我们是怎么来到这里的?推荐系统 (RecSys) 包含当今大量部署在生产环境中的 AI，但您可能不会通过查看 Github 了解它。与 Vision 和 N
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2023-09-05 10:25:59
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# 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
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
# 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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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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1. 前言: 为什么会有该系列?最近，打算写《零基础入门推荐系统》系列，为了系统地介绍推荐系统知识，以及加强基础的实践能力。该系列将结合一些书籍，比如项亮的《推荐系统实践》，由于项亮的推荐系统实践更偏项目以及工程设计，对排序模型介绍比较少，为了弥补这一不足，《零基础入门推荐系统》会更多地介绍一些基础排序模型，比如FM，DeepFM，DIN等模型。当然，每个模型会结合数学原理和python代码进行介
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2024-09-02 16:07:49
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在这个教程中，我们将实现一个基于电影内容本身相似性的推荐系统。我们将利用自然语言处理/ NLP技术来提取每个电影的特征，然后建立不同电影之间的余弦相似性矩阵，最后利用相似矩阵来推荐指定电影的10个最相似电影。当我们评价互联网上的产品和服务时，我们表达并分享出来的倾向性，被推荐系统用来生成个性化推荐。最常见的例子就是亚马逊的商品推荐、谷歌的搜索结果推荐和Netflix上的视频推荐。有两种类型的推荐系
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2023-09-17 19:51:10
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简介PyTorch进行神经网络的学习十分有用， 但是，其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。系统配置Windows 10Anaconda环境Python 3.7无CUDA内核显卡版本选择进入PyTorch的官网：https://pytorch.org/get-started/locally/之后，在页面下方，你会发现需要选择以下几个信
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2024-01-09 11:40:05
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【Pytorch】基于GRU和LSTM的时间序列数据预测实现1.实现结果： 蓝色曲线为原数据集，包含1000个点（sin函数），训练集占80%。 橙色曲线为网络的预测值，前80%参加了训练，但是20%没有参加训练，看形状，效果还不错。2.数据集的准备： 下面附上数据集准备的代码：（因为是模块化的编程方式，在代码的第一行我会表注其所在的模块） 首先产生原始的1000个数据点'''data
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2023-09-22 12:37:36
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搭建基础网络结构
调参方法及技巧
动态图：编好程序即可执行
静态图：先搭建好计算图，后运行，允许编译器进行优化；代码编程复杂，调试不直观
pytorch基于动态图，编程简单，但是部署起来比较麻烦
张量
张量就是多个矩阵的复合拼接，多个矩阵的组合，样本就是Tensor
类型、创建、属性、运算、操作、numpy的相互转换
九种数据类型:fl
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2024-05-16 00:01:04
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文章目录前言一、Pytorch是什么？二、搭建Pytorch框架步骤1.安装Anaconda2.安装CUDA和CUDNN3.安装Pytorch三、Pycharm上跑通Yolox1、下载Yolox项目2、导入pycharm并设置好Pytorch环境3、在Yolox项目github链接上下载权重Yolox-s文件4、运行Yolox-demo（Yolox/tools/demo.py）5、查看Yolox
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2023-10-20 17:30:10
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# 推荐系统中的双塔模型与PyTorch
随着互联网的发展，推荐系统已成为各大平台提升用户体验和增加用户粘性的核心技术之一。推荐系统的类型多种多样，其中双塔模型（Dual-Tower Model）因其良好的效果和高效的计算能力而受到广泛关注。本文将介绍双塔模型的基本概念，并用PyTorch实现一个简单的示例。
## 一、双塔模型概述
双塔模型是一种深度学习推荐系统模型，其主要目的是处理用户和
# PyTorch推荐系统中的AUC评估
在构建推荐系统时，如何评估模型的性能是一个重要的问题。AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评估指标，尤其是在二分类问题中，能够有效衡量模型的区分能力。本文将介绍如何在PyTorch中实现推荐系统的AUC评估，并提供对应的代码示例。
## 什么是AUC？
AUC是ROC（Receiver Operating Character
原创
2024-08-04 04:51:55
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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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推荐系统：是以个性化方式帮助用户从极大的搜索空间中快速找到兴趣的对象。 推荐系统的众多算法中，基于内容的推荐与基于领域的推荐在实践中得到了最广泛的应用。基于领域的算法分为：**基于用户的协同过滤算法：**从用户的兴趣相似度出发，给用户推荐与其兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。
**基于物品的协同过滤算法：**给用户推荐和它之前喜欢的物品相似的物品。基于内容的推荐算法：是对内容进行分析，建立特征；基
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2024-06-22 09:15:59
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一、什么是文本蕴含识别文本间的推理关系，又称为文本蕴含关系 (TextualEntailment)，作为一种基本的文本间语义联系，广泛存在于自然语言文本中。简单的来说文本蕴含关系描述的是两个文本之间的推理关系，其中一个文本作为前提（premise），另一个文本作为假设（hypothesis），如果根据前提P能够推理得出假设H，那么就说P蕴含H，记做。这跟一阶逻辑中的蕴含关系是类似的。例子： 这个例
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2023-10-27 08:45:40
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一、main.py import torch import tqdm from sklearn.metrics import roc_auc_score from torch.utils.data import DataLoader import os import numpy as np from ...
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2021-08-17 14:02:00
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