Questa è l'app Linux chiamata DeepCTR, la cui ultima versione può essere scaricata come v0.9.3.zip. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata DeepCTR con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
DeepCTR
DESCRIZIONE:
DeepCTR è un pacchetto di modelli CTR basati sul deep learning facile da usare, modulare ed estensibile, con numerosi livelli di componenti principali che possono essere utilizzati per creare facilmente modelli personalizzati. È possibile utilizzare qualsiasi modello complesso con model.fit() e model.predict(). Fornisce un'interfaccia simile a tf.keras.Model per esperimenti rapidi. Fornisce un'interfaccia di stima tensorflow per dati su larga scala e training distribuito. È compatibile sia con tf 1.x che con tf 2.x. Con il grande successo del deep learning, le tecniche basate su DNN sono state ampiamente utilizzate nelle attività di previsione del CTR. I dati nelle attività di stima del CTR includono solitamente caratteristiche categoriali sparse e ad alta cardinalità e alcune caratteristiche numeriche dense. Poiché le DNN sono efficaci nel gestire caratteristiche numeriche dense, solitamente mappiamo le caratteristiche categoriali sparse in caratteristiche numeriche dense attraverso la tecnica di embedding.
Caratteristiche
- CCPM (modello di previsione dei clic convoluzionali)
- PNN (rete neurale basata sul prodotto)
- FNN (Factorization-supported Neural Network)
- MLR (Regressione logistica mista/Modello lineare a tratti)
- NFM (Macchina di fattorizzazione neurale)
- DCN (rete profonda e incrociata)
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/deepctr.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.