DLRM（Deep Learning Recommendation Model）是深度学习推荐模型的实现，用于个性化推荐。
该模型输入有密集和稀疏的特性，前者是浮点值的向量，后者是嵌入表的稀疏索引列表，嵌入表由浮点值向量组成。所选择的矢量被传递到由三角形表示的 mlp 网络，在一些情况下，矢量通过操作符（Ops）进行交互。
output:
probability of a click
model: |
/\
/__\
|
_____________________> Op <___________________
/ | \
/\ /\ /\
/__\ /__\ ... /__\
| | |
| Op Op
| ____/__\_____ ____/__\____
| |_Emb_|____|__| ... |_Emb_|__|___|
input:
[ dense features ] [sparse indices] , ..., [sparse indices]更精确的模型层定义：
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完全连接的 mlp 层
z = f(y)
y = Wx + b
-
嵌入查找（对于稀疏索引列表 p=[p1,...,pk]）
z = Op(e1,...,ek)
obtain vectors e1=E[:,p1], ..., ek=E[:,pk]
-
Operator Op 可以是以下之一
Sum(e1,...,ek) = e1 + ... + ek
Dot(e1,...,ek) = [e1'e1, ..., e1'ek, ..., ek'e1, ..., ek'ek]
Cat(e1,...,ek) = [e1', ..., ek']'
其中，' 表示转置操作
要求：
- pytorch-nightly (6/10/19)
- onnx (可选)
- torchviz (可选)
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sok dlrm数据 下载terebate数据： https://ailab.criteo.com/ressources/ # Usage: dlrm_raw input_dir output_dir --train {days for training} --test {days for testing} $ dlrm_raw ./ ./ \ --train 0,1,2,3,4,5,6,7,8,
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人工智能相关技术开发，很多时候都需要大型科技企业提供资源方可顺利进行。其中社群在这方面投放不少资源，最近再次将旗下人工智能工具开源，为开源开发社群提供实际协助。这次开源的是深度学习建议模型（Deep Learning Recommendation Model，DLRM）。DLRM 是先进的 AI 模型，用于生产环境提供个人化结果。模型可用于 社群的 PyTorch、社群分布式学习框架 Caffe2
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参考：https://mp.weixin.qq.com/s/mUNjLuOG2UvztCEP3wyPPw 代码：https://github.com/facebookresearch/dlrm 转载于:https://www.cnblogs.com/graybird/p/11247806.html
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我试图解决序列完成的问题。假设我们有基本真值序列（1,2,4,7,6,8,10,12,18,20） 我们模型的输入是一个不完整的序列。i、 e（1,2,4,10,12,18,20）。从这个不完整序列中，我们想要预测原始序列（地面真值序列）。哪些深度学习模型可以用来解决这个问题？ 这是编码器-解码器LSTM体系结构的问题吗？ 注：我们有数千个完整的序列来训练和测试模型。 感谢您的帮助。
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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推荐系统是针对消费者过度选择的直观防线。 鉴于网络上可用信息的爆炸性增长，用户经常受到无数产品，电影或餐馆的欢迎。 原文：Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives (arxiv 1707.07435)
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。