Learning to Rank之RankNet算法簡介
排序一直是信息檢索的核心問題之一, Learning to Rank(簡稱LTR)用機器學習的思想來解決排序問題(關於Learning to Rank的簡介請見我的博文Learning to Rank簡介)。LTR有三種主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise. ...
原文：排序學習(learning to rank)中的ranknet pytorch簡單實現
一.理論部分 理論部分網上有許多，自己也簡單的整理了一份，這幾天會貼在這里，先把代碼貼出，后續會優化一些寫法，這里將訓練數據寫成dataset,dataloader樣式。 排序學習所需的訓練樣本格式如下： 解釋：其中第二列是query id，第一列表示此query id與這條樣本的相關度 數字越大，表示越相關 ，從第三列開始是本條樣本的特征向量。 RankNet： RankNet是屬於pairwi ...
2019-03-03 23:05 0 2146 推薦指數：
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