GRU4Rec 项目推荐

GRU4Rec 项目推荐

GRU4Rec GRU4Rec is the original Theano implementation of the algorithm in "Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks" paper, published at ICLR 2016 and its follow-up "Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations". The code is optimized for execution on the GPU. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GRU4Rec

项目基础介绍和主要编程语言

GRU4Rec 是一个基于 Theano 框架的开源项目，主要用于实现会话推荐系统中的循环神经网络算法。该项目的主要编程语言是 Python，并且依赖于 Theano 库来实现高效的 GPU 计算。

项目核心功能

GRU4Rec 的核心功能是实现基于会话的推荐系统。它通过使用门控循环单元（GRU）来捕捉用户在会话中的行为模式，从而预测用户在下一个会话中可能感兴趣的物品。该项目的主要贡献在于其高效的 GPU 优化，能够在 GTX 1080Ti 等高性能 GPU 上实现每秒高达 1500 个 mini-batch 的处理速度。

项目最近更新的功能

GRU4Rec 项目最近更新的功能包括：

1. 支持 Python 3.6.3 或更新版本：项目现在支持 Python 3.6.3 及更高版本，确保了与最新 Python 生态系统的兼容性。
2. 依赖库更新：更新了 numpy、pandas 等依赖库的版本要求，以确保与最新版本的兼容性。
3. CUDA 支持：项目现在支持最新的 CUDA 版本，包括 CUDA 11.8，确保了在最新 GPU 硬件上的高性能计算。
4. libgpuarray 支持：更新了对 libgpuarray 的依赖，确保了 Theano 在 GPU 上的稳定运行。
5. Theano 更新：项目现在支持 Theano 1.0.5 或更新版本，确保了与最新 Theano 版本的兼容性。
6. Optuna 支持：增加了对 Optuna 的支持，用于超参数优化，提高了模型的训练效率。

通过这些更新，GRU4Rec 项目不仅保持了其在会话推荐系统中的领先地位，还进一步提升了其在现代硬件和软件环境中的适应性和性能。

GRU4Rec GRU4Rec is the original Theano implementation of the algorithm in "Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks" paper, published at ICLR 2016 and its follow-up "Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations". The code is optimized for execution on the GPU. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GRU4Rec