摘要: pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速、简单的实现神经网络框架的编写。 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:41 蒙面的普罗米修斯 阅读(833) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在pytorch中,我们经常会生成一系列的数据,例如我要生成从2,3,4,5,6,7,8,9,10,11十个数字,自己写出来有点傻,所以自动生成是一个好办法。 直接看代码,非常简单: import torch torch.linspace(2,11,10,dtype=type(1.0)) ''' o 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:36 蒙面的普罗米修斯 阅读(532) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在pytorch中,我们经常对张量Tensor的维度进行压缩或者扩充(压缩或者扩充的维度为1)。其中经常使用的是squeeze()函数和unsqueeze函数; squeeze在英文中的意思就是“挤、压”,所以故名思议,squeeze()函数就是对张量的维度进行减少的操作,话不多说,我们直接看下例子 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:23 蒙面的普罗米修斯 阅读(6054) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 说明:本系列是阅读项亮老师的《推荐系统实战》的一些即使笔记。自己记性不好,俗话说好记性都不如烂笔头,于是叮嘱自己作文记之。 这里的序号代表章节中比较重要的结论性知识,我把它刻在写轮眼一族的石碑上。 第一章 推荐系统简介 解决信息过载的手段: 分类目录; 搜索引擎; 推荐系统。 美国《连线》杂志Chr 阅读全文
posted @ 2020-06-10 16:44 蒙面的普罗米修斯 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 承接上一节,继续来学一下更加高级那么一点点的操作。 5.张量的几个基本操作 a = torch.rand(2,3,4) # 随机生成一个张量 a.view(-1,2) # 把张量变成含有两列的张量,行数程序自己算 a.reshape(-1,2) # 把张量变成含有两列的张量,行数程序自己算 a.nu 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:48 蒙面的普罗米修斯 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本节继续来讲pytorch的入门级操作,加加减减、拍平拉直的操作。 4.张量的四则运算 在操作张量的的时候,肯定少不了张量之间的加减乘除。二维世界的张量就是矩阵,是不是像我们学数学那样直接用$+,-,*,/$直接操作就好了呢??? x = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) y 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:46 蒙面的普罗米修斯 阅读(457) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch入门1.0 主要是关于张量的创建、运算、索引等一些基本操作。随便练习一下,增加对张量操作的熟悉程度。 1.pytorch是什么? pytorch是2017年由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出的一个开源Python机器学习库。该库能借助GPU加速张量的计算;亦 阅读全文
posted @ 2020-06-10 00:45 蒙面的普罗米修斯 阅读(364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [TOC] 一、摘要 深度学习不用去手工提取特征,但是现有深度模型没有在传播预测任务中使用社区结构。所以提出一个CS RNN框架,把社区在传播中的影响考虑在内,做传播预测。 二、杂记 1. 贡献: ①引入community structure information;②CS RNN模型包含社区结构标 阅读全文
posted @ 2019-12-09 14:32 蒙面的普罗米修斯 阅读(509) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [TOC] 一、摘言 之前协同过滤利用user item交互历史很好的表示了user和item。但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限。 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型。 然而 阅读全文
posted @ 2019-12-09 09:32 蒙面的普罗米修斯 阅读(1312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 推荐直接看官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html#scipy.sparse.coo_matrix 1分钟搞懂简版,首先直接看例子: 1 >>> # Construct 阅读全文
posted @ 2019-06-14 10:00 蒙面的普罗米修斯 阅读(18462) 评论(2) 推荐(3) 编辑