이것은 v0.9.3.zip으로 최신 릴리스를 다운로드할 수 있는 DeepCTR이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 DeepCTR이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
DeepCTR
설명 :
DeepCTR은 사용자 지정 모델을 쉽게 구축하는 데 사용할 수 있는 많은 핵심 구성 요소 레이어와 함께 딥 러닝 기반 CTR 모델의 사용하기 쉽고 모듈식이며 확장 가능한 패키지입니다. model.fit() 및 model.predict()와 함께 복잡한 모델을 사용할 수 있습니다. 빠른 실험을 위해 인터페이스와 같은 tf.keras.Model을 제공합니다. 대규모 데이터 및 분산 교육을 위한 tensorflow 추정기 인터페이스를 제공합니다. tf 1.x 및 tf 2.x 모두와 호환됩니다. 딥 러닝의 큰 성공으로 DNN 기반 기술이 CTR 예측 작업에 널리 사용되었습니다. CTR 추정 작업의 데이터에는 일반적으로 높은 희소성, 높은 카디널리티 범주 기능 및 일부 조밀한 수치 기능이 포함됩니다. DNN은 조밀한 수치적 특징을 잘 다루기 때문에 일반적으로 임베딩 기술을 통해 희소한 범주적 특징을 조밀한 수치로 매핑합니다.
기능
- CCPM(컨볼루션 클릭 예측 모델)
- PNN(제품 기반 신경망)
- FNN(인수분해 지원 신경망)
- MLR(혼합 로지스틱 회귀 분석/조각 선형 모델)
- NFM(신경 분해 기계)
- DCN(심층 및 교차 네트워크)
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/deepctr.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.