Tensorflow-in-Practice
Dieses Repo besteht aus Code, der auf TensorFlow basiert.
Grundbetrieb
- Tensorboard lernen
- Faltung Neuronales Netzwerk mit MNIST
- Langer kurzfristiger Speicher mit MNIST
- Implementierung von LSTM von Hand
- Variational Auto Encoder-Version1
- Variational Auto Encoder-Version2
Der Code
- DCN: Deep & Cross Network für Anzeigenklick -Vorhersagen
- DeepFM: Ein neuronales Netzwerk auf Faktorisierungsmaschinen für die CTR-Vorhersage
- FFM: Faktorisierungsmaschinen für Feldverwaltung für die CTR-Vorhersage
- FM: Faktorisierungsmaschinen
- GBDT+LR: Praktische Lehren aus Vorhersage von Klicks auf Anzeigen bei Facebook
- GCN: Halbüberwachende Klassifizierung mit Graph-Faltungsnetzwerken
- GNN: Sitzungsbasierte Empfehlung mit Grafik Neuronale Netze
- Dien: Deep Interest Evolution Network für die Klick-Through-Ratenvorhersage
- Sitzungsbasierte Empfehlungen mit wiederkehrenden neuronalen Netzwerken
- Transformator
- (Www2019) Wofür wir stimmen? Beantworten Sie die Auswahl aus der Sicht des Benutzerkompetenzs in der Beantwortung der Community -Frage
Relevante Notizen
- DCN: Deep & Cross Network für Anzeigenklick -Vorhersagen 简介
- DeepFM: Ein faktorisierende maschinenbasierte neuronales Netzwerk für die CTR-Vorhersage 简介
- FFM: Faktorisierungsmaschinen für Feldverwaltung für die CTR-Vorhersage 简介
- FM: Faktorisierungsmaschinen 简介
- GBDT+LR: Praktische Lehren aus Vorhersage von Klicks auf Anzeigen bei Facebook 简介
- GCN: Semi-vorträgliche Klassifizierung mit Graph-Faltungsnetzwerken 简介
- GNN: Sitzungsbasierte Empfehlung mit Grafik Neuronale Netze 简介
- Dien: Deep Interest Evolution Network für die Click-Through-Rate-Vorhersage 简介
Tipps
Weitere Informationen, die Sie in meinem Blog sehen können.
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