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模型并行之Embedding表
模型并行之Embedding表Embedding在推荐模型中承担着将用户、物品及上下文信息映射为低维稠密向量的核心任务，通过捕捉潜在语义关联和协同过滤信号，为推荐系统提供可计算的特征表达基础。其向量化表征能力不仅解决了高维稀疏数据难以直接建模的问题，更能通过隐式关系挖掘支撑用户兴趣建模和相似度计算，这种稠密向量空间的连续性特征为后续针对不同行为序列、场景维度或兴趣簇的Embedding切片...
深度学习
作者小头像 yd_284014651 2025-06-28 11:12:07
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PyTorch 语音信号预处理实战
PyTorch 语音信号预处理实战深度学习的模型训练隶属于监督学习过程，通常是给定训练输入及对应的标签，然后使用某种损失计算方式与反向传播算法使得算法收敛。对于图片而言，分类任务与检测任务其制作标签就是需要在对数据集物体的类别与位置进行标记；而对于语音任务来说则截然不同。本实验以语音领域比较常见的’yesno’与’ashell’两个数据集为例，分别来介绍语音分类任务与语音识别任务的数据预处...
pytorch
作者小头像 yd_284014651 2025-06-28 11:05:41
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Pytroch实现bert网络文本分类
Pytroch实现bert网络文本分类本实验主要是用来指导用户如何使用pytorch来搭建经典的Bert网络，并在此基础上使用昇腾Npu硬件对Bert网络实现文本分类训练的代码实战过程。实验介绍目录如下：Bert网络的主要创新点介绍Bert及网络搭建过程介绍input embeddings层Self-AttentionMutiHeadAttentionEncoder-Transformer...
机器学习 网络
作者小头像 yd_284014651 2025-06-28 10:26:51
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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网络实战 - criteo数据集介绍 - 模型...
pytorch 昇腾 深度学习
作者小头像 yd_284014651 2025-02-09 15:25:26
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PyTorch 实现MobileNetV1用于图像分类
PyTorch 实现MobileNetV1用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的MobileNetV1模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括MobileNetV1模型特点介绍 、MobileNetV1网络架构剖析 与MobileNetV1网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示：MobileNetV1网络模型介绍Mobi...
pytorch 神经网络
作者小头像 yd_284014651 2025-02-09 15:20:47
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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。本实验的目录结构安排如下所示：GraphSage创新点分析GraphSage算法原理GraphSage网络架构剖...
昇腾 神经网络
作者小头像 yd_284014651 2025-02-09 15:15:55
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