Wide&Deep 模型学习教程
WDL 学习教程
推荐系统+WDL 教学视频: https://www.bilibili.com/video/av29905315/
WDL 模型介绍: https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/78171283
WDL 代码解释: https://chromium.googlesource.com/external/github.com/tensorflow/tensorflow/+/r0.10/tensorflow/g3doc/tutorials/wide_and_deep/index.md
Google 的官方 WDL 案例:
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/r1/wide_deep
install requirement: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official
feature columns 详细说明:
https://tensorflow.google.cn/tutorials/structured_data/feature_columns?hl=zh-cn
feature columns 案例说明:
http://xudongyang.coding.me/tensorflow-feature-columns/
Dataset 详细说明:
https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/data/Dataset
WDL saved_model froze问题,我没有实现
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8665
https://github.com/formath/tensorflow-predictor-cpp/blob/master/python/freeze_graph.py
Wide&Deep 模型学习教程的更多相关文章
- wide&deep模型演化
推荐系统模型演化 LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL Wide&DeepModel (Deep l ...
- 深度学习在美团点评推荐平台排序中的应用&& wide&&deep推荐系统模型--学习笔记
写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运 ...
- 【RS】Wide & Deep Learning for Recommender Systems - 广泛和深度学习的推荐系统
[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, ...
- 深度排序模型概述(一)Wide&Deep/xDeepFM
本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类 ...
- 巨经典论文!推荐系统经典模型Wide & Deep
今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的 ...
- 推荐系统系列(六):Wide&Deep理论与实践
背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山.利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有"记忆性",使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,且 ...
- Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程:Convolutional Neural Network_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep lear ...
- Deep Learning 13_深度学习UFLDL教程:Independent Component Analysis_Exercise(斯坦福大学深度学习教程)
前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机 ...
- Deep Learning 12_深度学习UFLDL教程:Sparse Coding_exercise(斯坦福大学深度学习教程)
前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep ...
随机推荐
- out 传值(传址)
传值,只将这个变量的值给拿走,不返还,除非return赋值.将a的值传入函数,无论这个值在函数中如何变化,不会影响main中的a 传址,将这个变量的值拿走运算,完成后还是得返还回来(不用return, ...
- mysql的双主模式配置
第一台:192.168.0.160 第二台:192.168.0.170 主从配置,第一步:192.168.0.160 作为主数据库,192.168.0.170作为从数据库,配置如下: ======== ...
- 等式变换java解法
输入一个正整数X,在下面的等式左边的数字之间添加+号或者-号,使得等式成立. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 = X 比如: 12-34+5-67+89 = 5 1+23+4-5+6-7-8-9 ...
- Mini-batch 和batch的区别
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_39502247/article/details/80032487 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式 ...
- 代码实现:有n个整数,使其前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成最前面的m个数
//有n个整数,使其前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成最前面的m个数 import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public ...
- 阶段3 2.Spring_08.面向切面编程 AOP_10 总结和作业安排
由转账添加事物,使得我们的操作变的非常麻烦.重复代码产生了很多 实际的开发中如果想记录日志每个方法都要执行 如果判断用户是否登陆也是每个方法都需要判断 这些重复的代码我们都需要去解决. 解决的方式,以 ...
- sudo apt -y upgrade
sudo apt -y upgrade 直接upgrade,不再询问y/n 但是如果是sudo apt-get install scilab -y 那么,就不再显示上图中的信息,即当安装包的时 ...
- Android的消息机制之ThreadLocal的工作原理
ThreadLocal 可以把一个对象保存在指定的线程中,对象保存后,只能在指定线程中获取保存的数据,对于其他线程来说则无法获取到数据. 日常开发中 ThreadLocal 使用的地方比较少,但是系统 ...
- java:(监听,上传,下载)
1.监听: index.jsp: <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding=& ...
- Docker容器启动报WARNING: IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work
错误: 解决: cat /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward=1net.ipv4.tcp_syncookies = 1net.ipv4.tcp_tw_recycle ...