推荐系统（五）wide&deep模型
这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇文章提出的模型wide&deep着实对推荐系统领域有着非常大的影响，启发了后面几年推荐系统领域的一些工作，比如：deep&cross，deepFM等。这篇文章也是秉承着G家文章一贯的风格【大道至简，非常关注工程
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2023-12-06 10:51:17
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# Wide and Deep Neural Networks in PyTorch
Deep learning has revolutionized the field of machine learning, allowing us to build complex models that can learn from vast amounts of data. One popular ar
原创
2024-05-04 04:43:55
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# -*- coding: utf-8 -*-# to run:# python wide_and_deep_keras.py --method method --model_type model_type# --train_data train_path --test_data test_path# Examples:# 1_. wide and deep model for logi...
原创
2023-01-12 23:47:48
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# PyTorch Wide and Deep模型
在深度学习领域，Wide and Deep模型是一种常用的模型架构，用于处理结构化数据。本文将介绍Wide and Deep模型的原理和实现，并使用PyTorch库进行示例代码编写。
## Wide and Deep模型简介
Wide and Deep模型是由Google提出的一种深度学习模型架构，旨在同时处理稀疏特征和连续特征。该模型结合
原创
2023-10-16 08:51:58
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# Deep Wide Model in PyTorch：深入理解深度宽度模型
## 引言
在现代机器学习和深度学习的研究中，模型的复杂性和灵活性是推动许多实际应用发展的重要因素。用户行为预测、推荐系统等任务越来越偏向于使用深度学习模型，其中“Deep Wide”模型作为一种有效的架构，因其综合了深度学习和线性模型的优点而受到广泛关注。本文将介绍Deep Wide模型的基本概念，并通过使用Py
wide & deep 模型
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2020-02-26 20:49:00
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# 实现"pytorch deep_and_wide"的教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现"pytorch deep_and_wide"的整体流程。在这个过程中，我们将使用PyTorch库来构建一个深度神经网络和一个宽度神经网络，并将它们结合起来以获得更好的性能。
以下是我们将要执行的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-07-06 04:28:29
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第二章主要介绍如何使用PyTorch加载预训练模型，包括预训练的残差网络、生成对抗网络和图像理解网络。 使用预训练模型的好处一方面是当我们没有足够的GPU支持时，可以使用别人已经预训练好的模型，如果恰好预训练采用的数据集包含我们自己需要解决的问题的数据，就可以直接使用自己的图片进行预测。个人入门深度学习是需要解决视频行人检测的问题，但由于没有GPU的支持，只能使用Google已经预训练好
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2023-08-04 19:59:45
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# 如何在PyTorch中实现Wide and Deep模型
Wide and Deep模型是一种结合了宽度和深度学习的强大架构，适用于推荐系统等任务。在这篇文章中，我将指导你如何在PyTorch中复现这一模型。我们将通过以下步骤完成这个过程。
## 流程步骤
以下是实现Wide and Deep模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch Wide&Deep实现指南
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用PyTorch库来实现Wide&Deep模型。Wide&Deep模型是一种结合了线性模型（wide）和神经网络模型（deep）的混合模型，用于处理具有大量离散特征和连续特征的任务。通过了解整个流程，并按照一步一步的指导完成每一步，你将能够成功实现该模型。
## 步骤概览
下面是实现PyTorch Wide
原创
2023-07-27 06:43:43
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卷积尺寸公式(I - W + 2*P) / S + 1 池化尺寸公式 (I - W) / S + 1pytorch中tensor变量，分成内存和逻辑索引(一些stride)，.view()函数使变量的内存不变，而只是改变的逻辑语义；所以需要后接contiguous()，可以建立一个连续的内存空间，按照逻辑语义重新构造一个内存空间！可以直接使用reshape()函数实现二合一的效果！Pytorch：
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2024-06-23 07:38:01
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文章目录三、torch（中）——torch.nn1：nn.Module2：nn.Conv2d（卷积）3：nn.MaxPool2d（池化）4：nn.ReLu（非线性激活）5：nn.Linear（线性层/全连接层）6：nn.Sequential7：损失函数（1）nn.L1Loss（2）nn.MSELoss（3）nn.CrossEntropyLoss四、torch（下）——torch.optim1：反
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2024-05-14 15:48:33
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1 背景 在CTR预估任务中， 线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，而且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。 为了加强模型的
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2021-03-19 12:55:34
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PyTorch中的forward函数是nn.Module类的一部分，它定义了模型的前向传播规则。当你创建一个继承自nn.Module的类时，你实际上是在定义网络的结构。forward函数是这个结构中最关键的部分，因为它指定了数据如何通过网络流动。单独设计 forward 函数主要基于以下几点考虑：1. 明确模型计算流程，构建网络结构：通过定义forward函数，开发者可以清晰地指定模型在
Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架，专为点击率（CTR）估计训练而设计。 OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络（WDL)。OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新，在8卡12G TitanV的服
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2021-02-17 06:00:00
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谷歌于2016年提出的Wide&Deep模型。Wide&Deep模型的主要思路正如其名，是由单层的Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。其中，Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”; Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，正是这样的结构特点，使模型兼具了逻辑回归和深度神经网络的优点——能够快速处理并记忆大量历史行为特征，并且具有强大的表达能力，不仅
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2023-10-08 12:50:47
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代码下载
原创
2023-01-16 10:48:29
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从这开始就是深度学习基础部分。主要就看机器学习基础跟视觉处理基础，自然语言处理基础跟生成式深度学习方面的知识，以后用到的时候再补吧。。第5章、机器学习基础5.1、机器学习的基本任务归纳总结起来，机器学习有4个主要内容： 1、监督学习：根据已有标签进行学习、预测。主要任务有：分类、回归、目标检测、识别 2、无监督学习：根据没有标签的数据学习规则。主要任务有：聚类、降维。 3、半监督学习：使用大量未标
这篇文章是阅读《Wide & Deep Learning for Re能够同时获得记忆（memorization）...
原创
2023-06-14 19:39:00
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Wide & Deep模型介绍目标：内容：一. 模型介绍二. 推荐系统架构三. Wide部分四. Deep部分五. Wide和Deep一起训练六. 系统实现（1）数据生成阶段（2）模型训练阶段（3）模型服务阶段七. 总结八. 代码：deep部分wide部分wide+deep程序运行情况：九、完整代码GitHub： 目标：经典推荐深度模型 Wide & Deep。完整的paper名
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2024-03-07 20:49:29
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