受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发，BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息，同时考虑序列的前后顺序，能够更好的表达用户兴趣。
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_data() # 行为特征个数 BEH
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * import numpy as np EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_
一：理论部分 embedding和变长输入处理 序列式问题 循环神经网络 LSTM模型原理 二：实战 keras实现embedding keras搭建循环神经网络 文本生成 文本分类 1.1embed
视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进： 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度，对重要特征加权，对蕴含信息量不多的特征进行削弱
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。
你们可能曾经花上几分钟甚至几个小时去选择一部电影单独看或者和家人一起看，不幸的是没有成功？你希望有人在这种时候替你做决定，这正是推荐系统的作用。
视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#2XiWP
将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。 例如： [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用，并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
我们的任务是将ULMFit（Ruder等人，2018）等监督/半监督技术应用于Twitter美国航空公司情绪分析数据。
网络模型的介绍： 1，输入网络的形状为（-1，256） 2，Embedding后为（-1，256，16）网络参数为（10000，16） 3，GlobalAveragePooling1D后为（-1，16）详细介绍见此 4，Dense1后（-1，16）网络参数为w:1616 + b:116 共计272 4，Dense2后（-1，1）网络参数为w:161 + b:11 共计17个参数
我们都知道，神经网络可以在执行某些任务时复制人脑的功能。神经网络在计算机视觉和自然语言生成方面的应用已经非常引人注目。
Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外，许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据，包括谷歌的BigQuery。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
One of the great advantages of using a deep learning framework to build recommender models is the freedom to build rich, flexible feature representations.
使用 https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crf layer，
In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power. In general, deeper models are capable of learning more complex patterns than shallower models. For example, our user model incorporates user ids and timestamps to model user preferences at a point in time. A shallow model (say, a single embedding layer) may only be able to learn the simplest relationships between those features and movies: a given movie is most popular around the time of its release, and a given user generally prefers horror movies to comedies. To capture more complex relationships, such as user preferences evolving over time, we may need a deeper model with multiple stacked dense layers.
推荐系统简单来说就是， 高效地达成用户与意向对象的匹配。具体可见之前文章：【一窥推荐系统的原理】。而技术上实现两者匹配，简单来说有两类方法：
In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user and movie identifiers into our models, but we haven't explored whether those features improve model accuracy.
在机器翻译(Neural Machine Translation)中，Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列，其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder，Decoder将Context Vector解码为目标语言的序列。
双向RNN是RNN的一种变体，它对于自然语言处理任务特别有用，并且有时可以提高性能。
之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面，略有不足。本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。
在上一节Keras文本分类实战（上），讲述了关于NLP的基本知识。这部分，将学会以不同方式将单词表示为向量。
可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。
CNN 在计算机视觉领域占据着主导地位，在自然语言处理领域也有广泛的应用。基于点击率预测任务和自然语言处理中一些任务的相似性(大规模稀疏特征)， NLP 的一些方法和 CTR 预测任务的方法其实也是可以互通的。
之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的，而且网络都是层的线性叠加。但是在实际情况下，有些网络需要多个独立的输入，有些网络需要多个输出；而且有些层之间具有内部分支。
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布，还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日，TensorFlow 官方宣布， TensorFlow 2.10 来了！距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址：https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式，建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。本文将为你介绍神经网络算法的基本原理以及如何应用。
Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）领域中提出，用于将一种语言（sequence）翻译成另一种语言（sequence）。其结构如下图所示：
In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the MovieLens 100K dataset with TFRS. We can use this model to recommend movies for a given user.
本人在大三期间做了一个关于“疫苗接种”主题的舆情分析，主要涉及的技术有：爬虫（微博和知乎评论）、数据清洗、文本特征提取、建立模型（SVM、BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要等。
提取单词或字符的 n-gram，并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合（n-gram 之间可重叠）。
最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多，但本文（系列）是按照作者构建模型的思路来展开的，因此不会从Eager Execution开始。另外，尽量摆脱小白文，加入自己的理解。 本文约2.7k字，预计阅读10分钟。
This notebook classifies movie reviews as positive or negative using the text of the review. This is an example of binary—or two-class—classification, an important and widely applicable kind of machine learning problem.
Real-world recommender systems are often composed of two stages:
深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容，不过一直都很边缘，而且支持也不好，直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。
参考文章： Embedding层详解 Keras: GlobalMaxPooling vs. MaxPooling
选自GitHub 作者：Nadbor Drozd 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用于文本的最牛神经网络架构是什么？数据科学家 Nadbor 在多个文本分类数据集上对大量神经网络架构和 SVM + NB 进行了测试，并展示了测试结果。 去年，我写了一篇关于使用词嵌入如 word2vec 或 GloVe 进行文本分类的文章（http://nadbordrozd.github.io/blog/2016/05/20/text-classification-with-word2vec/）。在我的基准测试中，嵌入的
自 Transformers 出现以来，基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和计算机视觉，带来各种非结构化数据业务场景和任务的巨大效果突破，接着大家把目光转向了结构化业务数据，它是否能在结构化表格数据上同样有惊人的效果表现呢？
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