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caser_pytorch:基于PyTorch的卷积序列嵌入推荐模型(Caser)源码

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简介：
Caser_pytorch项目提供了一个使用PyTorch实现的Caser（Convolutional Sequence Embedding Recommendation Model）推荐系统模型，适用于序列数据预测。该项目包含了详细的文档和示例代码，适合研究与开发人员参考学习。 卡塞尔·皮尔·火炬（Caser-PyTorch）是卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的PyTorch实现：通过卷积序列嵌入进行个性化Top-N序列推荐，出自唐佳西和王珂在WSDM 18上的论文。该实现支持Python 2或3版本。 安装所需的软件包时，请遵循暴躁科学用法中的指示。 运行命令`python train_caser.py`以开始训练模型。配置数据集需分为两个单独的文件：train.txt 和 test.txt 。每个文件包含三元组集合，即用户、项目和评分信息；这些三元组按照时间顺序排列。由于这是一个序列推荐问题，因此评级信息无关紧要，并被转换为1。 在`train_caser.py`中定义模型参数： - L ：序列长度 - T ：目标数量 - d ：潜在维度数 - nv ：垂直滤波器的数量 - nh ：水平滤波器的数量 - ac_conv：卷积层的激活函数（如论文中的phi_c） - ac_fc：全连接层的激活函数

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  • caser_pytorch:基于PyTorch的卷积序列嵌入推荐模型(Caser)源码
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    Caser_pytorch项目提供了一个使用PyTorch实现的Caser（Convolutional Sequence Embedding Recommendation Model）推荐系统模型，适用于序列数据预测。该项目包含了详细的文档和示例代码，适合研究与开发人员参考学习。 卡塞尔·皮尔·火炬（Caser-PyTorch）是卷积序列嵌入推荐模型（Caser）的PyTorch实现：通过卷积序列嵌入进行个性化Top-N序列推荐，出自唐佳西和王珂在WSDM 18上的论文。该实现支持Python 2或3版本。 安装所需的软件包时，请遵循暴躁科学用法中的指示。 运行命令`python train_caser.py`以开始训练模型。配置数据集需分为两个单独的文件：train.txt 和 test.txt 。每个文件包含三元组集合，即用户、项目和评分信息；这些三元组按照时间顺序排列。由于这是一个序列推荐问题，因此评级信息无关紧要，并被转换为1。 在`train_caser.py`中定义模型参数： - L ：序列长度 - T ：目标数量 - d ：潜在维度数 - nv ：垂直滤波器的数量 - nh ：水平滤波器的数量 - ac_conv：卷积层的激活函数（如论文中的phi_c） - ac_fc：全连接层的激活函数
     
  • Seq2Seq：使用PyTorch的基于RNN序列到序列模型实现-源码
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    本项目采用PyTorch框架实现了一种基于循环神经网络（RNN）的序列到序列(Seq2Seq)模型，旨在处理多种自然语言处理任务。提供完整源代码供学习与研究使用。 seq2seq-pytorch 是一个框架，用于实现基于注意力机制的序列到序列模型。该框架包括模块化且可扩展的组件，涵盖了 seq2seq 模型、训练过程、推理以及检查点等功能。 Seq2seq 任务是将一个序列转换为另一个序列。为了防止梯度消失问题的发生，通常使用递归神经网络（RNN）中的 LSTM 或 GRU 结构来实现这一目标。在每个步骤中，项目的上下文信息由上一步的输出提供。主要组件包括编码器和解码器两个网络。 编码器将输入项转换为包含其本身及其上下文信息的相关隐藏向量；而解码器则采用前一时刻的输出作为当前时间步长的输入来逆向操作，从而把得到的向量转化为最终的输出项。建议使用 Python 3.6 或更高版本安装此项目，并且推荐为此项目创建一个新的虚拟环境（可以利用 virtualenv 或 conda 来实现）。 为了运行这个框架，你需要先准备好以下库： - Numpy：通过命令 `pip install numpy` 安装。 - PyTorch：请访问官方网站来在你的环境中安装合适的版本。
     
  • 基于KERL模型的用户行为序列推荐任务实现.zip
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    本项目探讨了利用KERL模型进行用户行为序列推荐的方法，并实现了相关算法。通过分析用户行为数据，优化个性化推荐效果。代码和实验结果详见附件。 基于KERL模型实现用户行为序列推荐任务 该标题描述了一个研究项目或技术文档的主题，该项目专注于使用KERL（可能是某种机器学习或者深度学习的变种）模型来处理并预测用户的连续行为模式，以进行更加精准的内容或者是产品推荐。 如果需要更详细的信息，请提供更多的上下文。
     
  • GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现
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    GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。 使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。 探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。 模型训练：相关的代码位于tra目录下。
     
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    PyTorch-BayesianCNN是一个实现基于反向传播的贝叶斯变分推理的卷积神经网络框架，使用流行的深度学习库PyTorch。此项目提供了源代码以便于研究和开发人员进行实验、调试与二次开发。 我们介绍了一种基于变分推理的贝叶斯卷积神经网络（CNN），这是一种在传统CNN基础上改进的方法，其中权重的复杂后验概率分布通过Bayes推断得出。实验表明，在多个数据集上（如MNIST、CIFAR10和CIFAR100）该方法性能与频率论推理相当，并且具有相同的结构。 我们展示了贝叶斯方法中过滤器权重的概率分布，提供了一个全贝叶斯视角的卷积神经网络图层类型。本存储库包含两种类型的贝叶斯层实现： - BBB（Backprop Bayes）：此层对所有权重进行采样处理，并将结果与输入结合以计算激活样本。 - BBB_LRT（使用局部重参数化技巧的Bayes Backprop）：该方法在BBB的基础上，引入了局部重参数化技术来直接从激活中抽取分布中的样本。 对于想要创建自定义贝叶斯网络的人来说，请参考并继承layers.m文件以进行相应的修改。
     
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  • KPConv-PyTorch：基于PyTorch的内核点卷积实现
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  • PyTorch-CNN-Visualizations：基于PyTorch的卷积神经网络可视化技术源码
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    PyTorch-CNN-Visualizations提供了利用PyTorch实现的各种卷积神经网络(CNN)模型的可视化工具和技术，帮助用户深入理解CNN的工作原理和内部结构。 卷积神经网络可视化该存储库包含许多在PyTorch中实现的卷积神经网络可视化技术。我已删除了cv2依赖性并将存储库移至PIL。虽然有些功能可能会出现问题（尽管我已经测试过所有方法），如果遇到问题，请随时提问，我会尽力帮助解决。 此存储库中的代码已经使用0.4.1版本的PyTorch进行了测试，某些功能可能无法在更高版本中运行。由于我仍在使用0.4.1版，目前没有计划使该存储库与最新版本兼容。 实施的技术包括： - [1]、[4] 和 [3]（扩展自[2]） - [3] 和 [15] （无梯度泛化的推广） - 以及对抗性生成技术的示例：Fast Gradient Sign, Untargeted ([11])和 Fast Gradien。
     
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