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Transformer 模型的 PyTorch 实现
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch …
推荐基础-协同过滤总结
随着信息的暴增,人们所面临的一个挑战就是如何从提供的大量商品或信息中快速简单地找到他们最需要的东西。为了解决这一问题而提出来的“推荐系统”应运而生。最开始推荐系统只是简单的协同过滤策略,但是随着系统的发展,演化出来召回-排序-重排复杂的结构。召回处在这个系统的前置位,决定了排序…
召回常用评估指标
当前主流的推荐系统主要包括召回(recall,也称match)、排序(ranking)、重排(rerank)等三大模块。召回负责从海量候选集中根据user和item特征筛选出用户感兴趣的item。
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