——Product-based Neural Network,PNN是一個基於神經網絡的推薦模型,主要的改進 ...
DeepCrossing是在AutoRec之后,微軟完整的將深度學習應用在推薦系統的模型。其應用場景是搜索推薦廣告中,解決了特征工程,稀疏向量稠密化,多層神經網路的優化擬合等問題。所使用的特征在論文中描述為兩個大類數值型 文中couting feature 和類別型。如下圖 對於數值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,類別多的特征需要經過Embedding過程。要多說一句,數值的統計特 ...
2021-03-14 12:45 0 402 推薦指數:
——Product-based Neural Network,PNN是一個基於神經網絡的推薦模型,主要的改進 ...
1. 簡介 NCF是協同過濾在神經網絡上的實現——神經網絡協同過濾。由新加坡國立大學與2017年提出。 我們知道,在協同過濾的基礎上發展來的矩陣分解取得了巨大的成就,但是矩陣分解得到低維隱向量求內積是線性的,而神經網絡模型能帶來非線性的效果,非線性可以更好地捕捉用戶和物品空間的交互特征 ...
1. 簡介 本篇文章先簡單介紹論文思路,然后使用Tensoflow2.0、Keras API復現算法部分。包括: 自定義模型 自定義損失函數 自定義評價指標RMSE 就題目而言《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative ...
本文內容來自該網址https://github.com/zht007/tensorflow-practice,非常感謝作者為學者提供簡潔又精髓的學習資料。 谷歌免費使用GPU與CPU 萬事開頭難,對於機器學習初學者來說,最困難的可能是如何在計算機中搭建機器學習所需要的環境,特別是如何配置GPU ...
如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...
深度學習模型一般由各種模型層組合而成。 tf.keras.layers內置了非常豐富的各種功能的模型層。例如, layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout layers.Conv2D ...
本章總覽 模型驗證:model.evaluate()這個函數封裝的比較low,建議大家自己寫,雖然我現在先不會,但是思路是這樣的。模型預測:model.predict()雖然也是封裝好的,但是我們一樣可以自己寫。 回調函數回調函數就是keras在模型 ...
這里有三種方式保存模型: 第一種: 只保存網絡參數,適合自己了解網絡結構 第二種: 保存整個網絡,可以完美進行恢復 第三個是保存格式。 第一種方式: 實踐操作: 第二種方式:(存入整個模型 ...