Це програма для Windows під назвою DeepCTR-Torch, останню версію якої можна завантажити як v0.2.9.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою DeepCTR-Torch з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
СКРЕНИ:
Факел DeepCTR
ОПИС:
DeepCTR-Torch — це простий у використанні модульний і розширюваний пакет моделей CTR на основі глибокого навчання разом із багатьма шарами основних компонентів, які можна використовувати для легкого створення власної моделі. Він сумісний із PyTorch. Ви можете використовувати будь-яку складну модель з model.fit() і model.predict(). З великим успіхом глибокого навчання методи на основі DNN широко використовувалися в задачах оцінки CTR. Дані в завданні оцінки CTR зазвичай включають категоричні характеристики з високою розрідженістю, високою потужністю та деякі щільні числові характеристики. Low-order Extractor вивчає взаємодію функцій через продукт між векторами. Factorization-Machine та його варіанти широко використовуються для вивчення взаємодії функцій нижчого порядку. High-order Extractor вивчає комбінації функцій за допомогою складних функцій нейронної мережі, таких як MLP, Cross Net тощо.
Функції
- Машина факторизації уваги
- Покрокова лінійна модель
- Машина нейронної факторизації
- Мережа глибокого розвитку інтересів
- Нейронна мережа на основі продукту
- Згорточна модель прогнозування кліків
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/deepctr-torch.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.