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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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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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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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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# pytorch推荐项目多任务51
## 引言
多任务学习是机器学习领域的一个重要研究方向。它旨在通过将多个相关任务结合起来，共享模型参数和特征表示来提高模型的泛化能力。近年来，深度学习框架PyTorch在多任务学习方面取得了很大的进展。本文将介绍一个名为“多任务51”的PyTorch推荐项目，以及如何使用它来构建和训练多任务学习模型。
## 多任务51项目概述
多任务51是一个开源的P
原创
2023-12-28 04:37:58
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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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【Deep learning】——一文知torch分类任务的交叉熵Loss（多分类、多标签任务）多分类任务多标签任务 之前对torch的分类Loss还有好些疑惑，这次一网打进不留。文章包含多分类任务loss和多标签任务loss【softmax/NLLloss/CrossEntropyLoss/sigmoid/BCEloss/BCEWithLogitsLoss】参考博客：Pytorch入门笔记（多
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2023-09-15 16:36:38
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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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# 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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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。
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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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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在进行推荐系统项目时，用户常常面临一个问题：是否需要安装PyTorch？这个问题并不简单，因为它涉及到项目的复杂性、模型的需求，以及可用的资源配置等多个方面。下面的内容将详细探讨这一问题，并提供解决方案。
## 环境准备
在正式开始之前，首先需要准备适合的软硬件环境。
### 软硬件要求
- **硬件要求**：
- CPU：至少4核
- 内存：8GB以上（推荐16GB）
- G
最近一些群友有询问我有没有哪些YOLO的算法推荐，考虑到现在Pytorch是做实验发论文最流行的深度学习框架，所以我就针对Pytorch实现的YOLO项目做了一个盘点和汇总，真心希望可以帮助到入门目标检测的同学。写作不易，要是觉得这篇文章有用就点个关注吧QAQ。前言这篇推文的目的是为了给目标检测领域的刚入门或者希望进一步提升自己的能力的同学做的一个YOLO项目推荐。推荐的项目都是当前流行，Star
原创
2022-04-19 15:03:16
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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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# 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
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
