基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络
基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络 本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解,使用数据集是criteo,主要内容分为以下几个模块: 推荐系统概述 WideDeep网络创新点介绍 WideDeep的网络架构剖析及搭建 使用criteo数据集训练WideDeep网络...
![基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/gl3c7545iejca_8b7a28cb0802410e83680fed4460bf01.png)
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络
本文主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。 内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。 本文的目录结构安排如下所示: - GraphSage创新点...
![基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/gl3c7545iejca_cdb01c1d29854c21803288bf7dbc1cbe.png)
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