dqn推荐系统

强化学习（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）

1概述在之前介绍的几种方法，我们对值函数一直有一个很大的限制，那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助，但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大，使用表格表示难以求解，因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来，才能保证对于任意一个状态和行动，我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下，传统的方法，比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。针对上面
叛逆的鲁鲁修love CC·2022-12-08 22:10

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar  近日，学习了百度飞桨深度学习学院推出的强化学习课程，通过课程学习并结合网上一些知识，对DQN知识做了一个总结笔记。
小明很狂躁·2022-12-08 22:08

【强化学习实战-04】DQN和Double DQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0

【强化学习实战-04】DQN和DoubleDQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0实战：用DoubleDQN求解MountainCar问题MountainCar问题详解MountainCar
刘兴禄·2022-12-08 22:04

基于知识库的信息推荐系统

基于知识库的信息推荐系统Knowledgelibbasedinformationrecommendationsystem姓名：谢松学院：数学科学学院专业：信息与计算科学届别：2008届本科指导老师：林荣德基于知识库的信息推荐系统摘要在使用互联网时
weixin_30247159·2022-12-08 19:20

观察者模式之四：基于知识库的信息推荐系统（本科毕业论文，学术道德问题，严禁抄袭）...

基于知识库的信息推荐系统Knowledgelibbasedinformationrecommendationsystem姓名：谢松学院：数学科学学院专业：信息与计算科学届别：2008届本科指导老师：林荣德基于知识库的信息推荐系统摘要在使用互联网时
weixin_30907523·2022-12-08 19:20

【吴恩达机器学习笔记】十四、推荐系统

✍个人博客：https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。专栏地址：https://blog.csdn.net/Newin2020/article/details/128125806视频地址：吴恩
Pandaconda·2022-12-08 17:49

推荐系统笔记（十二）：常用激活函数gelu、swish等

其中在推荐系统的lightGCN中取消使用非线性激活函数。图像特征（1）Ide
甘霖那·2022-12-08 14:20

推荐系统系列：PNN模型理论和代码实现

一、前言PNN模型是发表于2016年的推荐类文章，文章地址为：https://arxiv.org/pdf/1611.00144.pdf解决了直接将embedding输入给MLP层表达特征交叉不充分的问题，论文使用了两种特殊的乘积方式来表示特征之间的交叉，实验也证明，相比于16年以前的模型也取得了不错的效果，现在主要是学习其一种思想；二、算法原理（1）模型的整体结构如下图所示，IPNN部分和OPNN
wwwsctvcom·2022-12-08 11:53

深度学习撞上推荐系统——02 GFM MLP NCF Pytorch代码实现

GMF模型1.从深度学习的视角可以理解为矩阵分解模型，其中矩阵分解层的用户隐向量和物品隐向量可以看做是一种Embedding方法，然后将Embedding后的向量进行点积最后通过一个线性层输出2.模型结构如下所以输入的模型中的数据有num_users（user的数量），num_items（item的数量），embed_dim(Embedding的维度)模型需要输入的数据inputs里面应该为[us
小李小李~啦啦啦·2022-12-08 11:21

推荐系统之矩阵分解(MF)及其python代码讲解

推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现完整代码如下frommathimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefMF(R,P,Q,K,
小李小李~啦啦啦·2022-12-08 11:51

深度学习撞上推荐系统——01Deep Cross(基于残差网络的DNN模型) Pytorch代码实现

模型结构图Deep_Cross解决的问题：离散类特征编码后过于系数，不利于直接输入到神经网路中进行训练如何解决特征交叉组合的问题如何在输出层达成问题设定的优化目标模型设置Embedding层：作用：将类别型特征进行one-hot编码然后进行Embedding，将类别性特正转化为Embedding向量。每一个特征（Feature1）进行Embedding层后会变成Embedding向量。数值型特征不
小李小李~啦啦啦·2022-12-08 11:51

推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践

1、原理PNN，全称为Product-basedNeuralNetwork，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种productlayer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：按照论文的思路，我们也从上往下来看这个网络结构：输出层输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转换后映射到(0,1)的区间中，
weixin_33843409·2022-12-08 11:21

广告行业中那些趣事系列49：oCTS：一个标注人员都可以优化分类器的训练系统...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:04

广告行业中那些趣事系列51：超牛的kaggle比赛Favorita Grocery Sales Forecasting冠军方案...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十一篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:34

广告行业中那些趣事系列55：文本和图像领域大一统的UNIMO模型详解

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十五篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:34

广告行业中那些趣事系列57：从理论到实战一网打尽Transformer中的位置编码

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十七篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:34

广告行业中那些趣事系列45：你想要的NLP各任务baseline这里都有

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十五篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:03

广告行业中那些趣事系列48：如何快速得到效果好性能快的文本分类器？

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:03

广告行业中那些趣事系列43：小布语音助手知识问答比赛优化实践

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十三篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:03

广告行业中那些趣事系列39：实战广告场景中的图片相似度识别任务

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第三十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:33

广告行业中那些趣事系列40：广告场景文本分类任务样本优化实践汇总

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:33

广告行业中那些趣事系列36：腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline介绍和优化思路...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第三十六篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:32

广告行业中那些趣事系列37：广告场景中的超详细的文本分类项目实践汇总

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第三十七篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:32

广告行业中那些趣事系列24：从理论到实践解决文本分类中的样本不均衡问题...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第二十四篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:32

广告行业中那些趣事系列28：基于半监督或自监督解决文本分类中样本不均衡问题

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第二十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:02

广告行业中那些趣事系列22：当文本分类遇上了主动学习

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第二十二篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:01

广告行业中那些趣事系列58：当我们面对文本分类任务的时，可以使用哪些优化策略...

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第五十七篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。
数据拾光者·2022-12-08 11:57

微信尝试结合时间过程与内容特征，重新定义“爆款文”？

不幸的是，大部分基于内容特征和协同过滤算法的推荐系统，都无法“识英雄于微时”，在文章发
脑极体·2022-12-08 10:18

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 - 实操1

内容导航:零基础入门推荐系统-新闻推荐-实操1赛题数据介绍:数据集介绍:读取数据集:零基础入门推荐系统-新闻推荐-实操1赛题数据介绍:赛题以预测用户未来点击新闻文章为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某新闻
统计小白er·2022-12-08 10:31

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 - 实操2

内容导航:零基础入门推荐系统-新闻推荐-实操2比赛数据分析:用户属性分析:训练集和测试集中分别有多少用户？用户城市分布有什么规律？平均每个用户会点击多少个文章？点击来源与文章点击次数是否存在关联？
统计小白er·2022-12-08 10:58

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于专家系统房产营销智能推荐系统（程序+LW)

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于专家系统房产营销智能推荐系统（程序+LW)项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe
sheji1214·2022-12-08 07:59

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于java的音乐推荐系统（程序+LW)

环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：
sheji1214·2022-12-08 07:58

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于Java的电影推荐系统（程序+LW)

环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：
sheji1213·2022-12-08 07:27

[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于java的电影智能推荐系统（程序+LW)

环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：
sheji1213·2022-12-08 07:27

快乐的强化学习2——DQN及其实现方法

快乐的强化学习2——DQN及其实现方法学习前言简介DQN算法的实现具体实现代码学习前言刚刚从大学毕业，近来闲来无事，开始了机器学习的旅程，深度学习是机器学习的重要一环，其可以使得机器自我尝试，并通过结果进行学习
Bubbliiiing·2022-12-08 02:35

强化学习（RL)——Reinforcement learning

强化学习一、强化学习简介二、强化学习发展历程三、深度强化学习DRL四、马尔可夫决策过程五、值函数六、Q值七、蒙特卡洛（MC）与时序差分（TD）八、强化学习的代表算法1.Q-learning算法2.DQN
雨落i·2022-12-08 02:01

推荐系统遇上深度学习(九十九)-[华为]多教师网络知识蒸馏来提升点击率预估效果...

本文是CIKM20上华为发表的一篇关于使用知识蒸馏来提升点击率预估效果的论文，论文标题是《EnsembledCTRPredictionviaKnowledgeDistillation》，下载地址为：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.34127041、背景当前对于点击率预估的研究大致集中在两方面，一种是尝试更为复杂的网络结构来更好的捕捉特征之间的交
文文学霸·2022-12-08 00:12

[附源码]Python计算机毕业设计Django少儿节目智能推荐系统

项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django+python+Vue等等组成，B/S模式+pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。
小阿杰学长·2022-12-07 22:48

python推荐算法课程_推荐系统算法的基本思路

注意：1.本行业案例课程为Python3数据分析系列课程的行业案例部分，学员请务必先观看课程介绍免费视频，确认已学习本课程所需Python分析技能。2.本课程的核心目的是协助学员学习具体业务场景下的解决方案，为降低学员学习难度，课程中均尽量使用简明易懂的代码进行数据整理和模型实现，没有出现任何晦涩高深的代码，并尽量基于pandas、sklearn等标准包接口编程。故此希望看到笔者在课程中炫技的各位
zh222333·2022-12-07 20:44

推荐系统教程

1.https://www.jianshu.com/p/96173f2c2fb42.https://blog.csdn.net/ChaosJ/article/details/943025053.http://thinkgamer.cn/4.https://zhuanlan.zhihu.com/p/67795161
listwebit·2022-12-07 20:44

常用推荐算法

推荐系统的出现随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。
George_Fal·2022-12-07 20:43

DMF推荐算法实战教程：基于DMF推荐算法的推荐系统 代码+数据

案例知识点推荐系统任务描述：通过用户的历史行为（比如浏览记录、购买记录等等）准确的预测出用户未来的行为；好的推荐系统不仅如此，而且能够拓展用户的视野，帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的item；同时将埋没在长尾中的好商品推荐给可能感兴趣的用户
甜辣uu·2022-12-07 20:13

推荐系统算法视频教程

推荐系统算法视频教程网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1C5KoNk4SgtahpEbfjk00SA密码:m7fw备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com
weixin_33922670·2022-12-07 20:13

实战三十一：基于LightGCN推荐算法的推荐系统详细教程（代码+数据）

推荐系统任务描述：通过用户的历史行为（比如浏览记录、购买记录等等）构造出用户-项目交互图，协同过滤利用过去的用户-项目交互来实现预测；对相似的用户进行推荐相同喜好的item，帮助他们发现可能感兴趣的却不容易发现的
数学是算法的灵魂·2022-12-07 20:43

【备忘】基于Hadoop，Spark大数据技术的推荐系统算法实战教程

课程简介：2017年最新大数据推荐系统算法实战视频教程，共18.1G容量。附讲义、代码与练习数据,配套齐全,高清不加密。
qq_38472574·2022-12-07 20:43

电影推荐系统（数据预处理+模型训练+预测）

博客源地址电影推荐思路  利用doc2vec做电影推荐，其实核心就是比较两部电影介绍文本之间的向量相似程度。自然语言处理中的分布式假设提出了“某个单词的含义由它周围的单词形成”。那么根据这个理论，与爱情相关的电影简介向量相互之间应该是相似的。那我们只需要将doc2vec模型训练出来，将文本向量化，比较文本相似度，输出排行靠前的就行了。项目目录数据预处理  网上关于电影简介的数据非常少，但是我们可以
haohui_H·2022-12-07 16:51

基于python的电影数据可视化分析与推荐系统

2.功能组成基于python的电影数据可视化分析系统的功能组成如下图所示：3.基于python的电影数据可视化分析与推荐系统3.1系
Python极客之家·2022-12-07 16:20

强化学习-DDPG算法

DDPG算法在DDPG算法之前，我们在求解连续动作空间问题时，主要有两种方式：一是对连续动作做离散化处理，然后再利用强化学习算法（例如DQN）进行求解。
数据铁人·2022-12-07 12:33

【强化学习】Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法详解

1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的DQN的精华，合并成了一种新算法，叫做DeepDeterinisticPolicyGradient
谁最温柔最有派·2022-12-07 12:31

用pytorch实现DDPG算法

DDPG算法将确定性策略梯度算法和DQN算法中的相关技术结合在一起，之前我们在讲DQN算法时，详细说明了其中的两个重要的技术：经验回放和目标网络。具体
m0_62444401·2022-12-07 12:56
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