これは DeepCTR という名前の Windows アプリで、最新リリースは v0.9.3.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
DeepCTR with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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ディープCTR
DESCRIPTION
DeepCTR は、ディープラーニング ベースの CTR モデルと、カスタム モデルを簡単に構築するために使用できる多くのコア コンポーネント レイヤーの、使いやすいモジュール式で拡張可能なパッケージです。 model.fit() および model.predict() を使用して、任意の複雑なモデルを使用できます。 簡単な実験のために tf.keras.Model のようなインターフェイスを提供します。 大規模なデータと分散トレーニング用の tensorflow estimator インターフェイスを提供します。 tf 1.x と tf 2.x の両方と互換性があります。 深層学習の大成功により、DNN ベースの技術が CTR 予測タスクに広く使用されるようになりました。 CTR 推定タスクのデータには、通常、高度に疎でカーディナリティの高いカテゴリ特徴と、いくつかの密な数値特徴が含まれます。 DNN は密な数値特徴の処理に優れているため、通常は、埋め込み手法を通じて疎なカテゴリ特徴を密な数値にマッピングします。
特徴
- CCPM (畳み込みクリック予測モデル)
- PNN (製品ベースのニューラル ネットワーク)
- FNN (因数分解サポート型ニューラル ネットワーク)
- MLR(混合ロジスティック回帰/区分線形モデル)
- NFM (神経因数分解マシン)
- DCN (ディープ&クロスネットワーク)
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/deepctr.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
