DeepCTR

最新推荐文章于 2025-03-04 17:07:56 发布
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博客介绍了一种技术方法，即加入图像特征，利用卷积神经网络（CNN）进行特征抽取，再将抽取的特征融入到深度神经网络（DNN）的输入中，以实现特定的信息技术处理。

  1. 加入图像特征，并用CNN进行特征抽取然后融入到DNN的输入中

  2.  
DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法库
浅梦的学习笔记
12-25 6769
这个项目主要是对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，并且对外提供了一致的调用接口。 关于每种算法的介绍这里就不细说了，大家可以看论文，看知乎，看博客，讲的都很清楚的。 这里简单从整体上介绍一下DeepCTR这个库。 首先这个不是一个框架，它不具有学术创新意义，目前也没有解决什么复杂的工程问题。 它面向的对象是那些对深度学习以及CTR预测算法感兴趣的同学，可以利用这个库： 从一个统一...
Python-DeepCTR是一个易于使用模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包
08-11
DeepCTR是一个易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型包，以及许多核心组件层，可用于轻松构建您自己的自定义模型。
DeepCTR-Torch:基于深度学习的CTR预测算法库
abcdefg90876的博客
09-25 2416
在计算广告和推荐系统中，CTR预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛陆续举办。本文介绍一个使用PyTorch编写...
Python库 | deepctr-0.8.3.tar.gz
05-14
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：deepctr-0.8.3.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
【亲测免费】 深入探索DeepCTR：一个高效、灵活的深度点击率预测框架
gitblog_00031的博客
04-20 893
深入探索DeepCTR：一个高效、灵活的深度点击率预测框架 在当今数据驱动的世界中，点击率预测是在线广告、个性化推荐等领域的重要环节。是一个开源的Python库，专门用于构建和优化深度学习模型以预测点击率。本文将从技术角度解析DeepCTR的功能、优势及应用场景，以鼓励更多的开发者和研究人员尝试并利用它来提升业务效率。 项目简介 DeepCTR是一个轻量级且强大的深度学习点击率预测框架，由 WNZ...
DeepCTR-Torch：【PyTorch】基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包
02-05
DeepCTR火炬 PyTorch版本的 。 DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自己的自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与model.fit()和model.predict...
一个基于deepctr的视频点击率预估demo-包括数据处理、特征工程及模型训练.zip
01-07
这是一个关于视频点击率预估的项目，采用深度学习框架DeepCTR进行实现。在这个项目中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **视频点击率预估**：视频点击率预估是推荐系统中的一个重要任务，旨在预测用户对特定视频的...
DeepCTR：易于使用，模块化和可扩展的基于深度学习的CTR模型，用于搜索和推荐
02-05
DeepCTR是基于深度学习的CTR模型的易于使用，模块化和可扩展的软件包，以及许多可用于轻松构建自定义模型的核心组件层。您可以将任何复杂的模型与model.fit() ，和model.predict() 。 提供类似tf.keras.Model界面...
深度学习点击率预测算法包源码DeepCTR
05-22
对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，如PNN,WDL,DeepFM,MLR,DeepCross,AFM,NFM,DIN,DIEN,xDeepFM,AutoInt等,并且对外提供了一致的调用接口。
【亲测免费】 DeepCTR 安装和配置指南
gitblog_09685的博客
09-13 1698
### 项目基础介绍 DeepCTR 是一个易于使用、模块化和可扩展的深度学习包，专注于点击率（CTR）预测模型。它提供了多种基于深度学习的 CTR 模型，并且支持 TensorFlow 和 PyTorch 框架。DeepCTR 的目标是让用户能够快速实验和部署复杂的 CTR 模型。 ### 主要编程语言 DeepCTR 主要使用 Python 编程语言。 ## 2. 项目使用的关键技术和框架...
深度学习之DeepCTR
Minskyli
08-28 8435
展示广告中的深度CTR预估 摘要 1 介绍 2 相关工作 2.1 展示广告CTR预估 2.2 深度神经网络 3 方法概述 4 网络结构 5 加速训练 5.1 稀疏全连接层 5.2 数据采样 6 实验 6.1 实验设置 6.1.1 数据集 6.1.2 原型 6.1.3 评价指标 6.1.4 网络配置 6.2 结果分析与讨论 6.3 可视化Convnet 7 结论 ...
DeepCTR源码解读（二）
weixin_40252835的博客
06-17 2406
DeepCTR源码解读（二） 2.1 deepctr概览 基于tensorflow的deepctr包含的各个模块如下图所示： 其中，feature_column.py和inputs.py用于构造特征列和处理输入；models模块则包含了各个CTR算法，比如FM、DFM、DIN等，我们可以直接调用这些方法用在具体任务上；layers继承自tf.keras.layers.Layer，因此它与keras Layers有相同的属性和方法，可以用layers模块构建自己的模型。 接下来我们...
CTR预估系列：DeepCTR 一个基于深度学习的CTR模型包
湾区人工智能
09-10 1966
在计算广告和推荐系统中，CTR预估一直是一个核心问题。无论在工业界还是学术界都是一个热点研究问题，近年来也有若干相关的算法竞赛。本文介绍一个基于深度学习的CTR模型包De...
python教程：安装deepctr-torch
plc19981102的博客
10-17 5204
文章目录安装deepctr-torch安装 安装deepctr-torch 安装 描述： 通过conda和pip安装 前置步骤： 将conda换源 通过conda config --add channels "new channel"语句将conda国外的源换成清华源，主要的源如下： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
【亲测免费】 DeepCTR-Torch 安装和配置指南
gitblog_09476的博客
09-13 863
### 项目介绍 DeepCTR-Torch 是一个基于 PyTorch 的深度学习包，专门用于点击率（CTR）预测模型。它提供了易于使用、模块化和可扩展的深度学习 CTR 模型，以及许多核心组件层，可以轻松构建自定义模型。 ### 主要编程语言 该项目主要使用 Python 编程语言。 ## 2. 项目使用的关键技术和框架 ### 关键技术和框架 - **PyTorch**: 深度学习框架...
DeepCTR——快速实现CTR
XerCis的博客
03-18 7138
快速高效实现深度学习的CTR主流模型
install deepctr ERROR: Failed building wheel for h5py Failed to build h5py
moran711711的博客
12-18 2998
让同学试了一下直接安装成功了。
DeepMatch DeepCtr Tensorflow 版本
qq_44152415的博客
03-04 202
DeepMatch DeepCtr Tensorflow 版本。
深度学习的可解释性 github_DeepCTR：易用可扩展的深度学习点击率预测算法包
weixin_39834780的博客
11-03 166
这个项目主要是对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，如PNN,WDL,DeepFM,MLR,DeepCross,AFM,NFM,DIN,DIEN,xDeepFM,AutoInt等,并且对外提供了一致的调用接口。 关于每种算法的介绍这里就不细说了，大家可以看论文，看知乎，看博客，讲的都很清楚。DeepCTR的设计主要是面向那些对深度学习以及CTR预测算法感兴趣的同学，使他们可以利用这个...
deepctr 0.9.3
最新发布
06-10
### DeepCTR 版本 0.9.3 的相关信息和安装方法 DeepCTR 是一个用于深度学习点击率（CTR）预测的开源库，提供了多种经典的深度学习模型实现。以下是关于 DeepCTR 版本 0.9.3 的安装方法及相关信息。 #### 安装方法 ...
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