Logo
Project Icon

SASRec.pytorch

基于PyTorch的SASRec模型实现

SASRecPyTorch推荐系统自注意力机制序列推荐Github开源项目

SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。

访问官网访问官网GithubGithub
介绍相关项目
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。
EasyRec - 开源深度学习推荐系统框架
EasyRecGithub大规模模型开源项目推荐系统深度学习自动化
EasyRec是一个开源的推荐系统框架，集成了多种深度学习模型，用于候选生成、评分和多任务学习等推荐任务。该框架支持多种运行平台和数据输入方式，提供简单配置、智能功能和丰富的模型选择。EasyRec通过简化配置和超参数调优，提高了高性能模型的生成效率。它还支持大规模部署、自定义开发和快速向量检索，适用于多种推荐场景。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。
daisyRec - 开源推荐系统评估和基准测试框架
GithubPython工具包协同过滤基准测试开源项目推荐系统深度学习
daisyRec是一个支持多维度公平比较的Top-N推荐任务基准测试框架。该开源工具整合了传统和深度学习推荐算法，支持CUDA加速和多个公开数据集。通过提供GUI命令生成器和严格的评估标准，daisyRec致力于推动推荐系统研究的可复现性和公平比较。
recommender_system_with_Python - Python推荐系统的实现与应用实例
GithubPython协同过滤开源项目推荐系统深度学习矩阵分解
详细讲解使用Python实现推荐系统的方法与案例，涵盖内容过滤、协作过滤和矩阵分解等基本理论，并通过实际项目展示这些技术的应用。此外，还介绍了基于Naver新闻数据的推荐系统、使用Keras和深度学习技术的实例，以及利用LangChain和GPT-4o提升推荐系统解释性的案例。更多代码及详细说明请参阅相关博客文章。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程，基于Keras，旨在为用户提供易学且灵活的体验，能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x，并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
SIGIR2020_peterrec - 基于序列行为的参数高效迁移学习推荐方法
GithubPeterRec开源项目推荐系统深度学习用户建模迁移学习
SIGIR2020_PeterRec提出了一种基于用户序列行为的参数高效迁移学习方法,用于改进推荐系统性能。该方法在冷启动等场景中表现出色。项目提供了多个大规模数据集,用于评估各类推荐模型,包括基础模型、可迁移模型、多模态模型和大语言模型。项目还包含PyTorch代码实现和详细的使用说明。
Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为
Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体
Agent4Rec是一个推荐系统模拟器，基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动，模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力，支持多种推荐算法和配置，有助于研究推荐系统中的复杂问题。
s4 - 多种序列建模模型的官方实现和实验
GithubHiPPOHydraPyTorchPytorch-LightningS4开源项目
该页面提供多种序列建模模型的官方实现和实验，包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D、S4ND等。内容涵盖相关模型的源代码概述和具体实验复现，并详细说明如何设置环境、训练模型及生成序列。页面还介绍了优化器超参数、数据集管理和实验配置的详细信息，特别适合使用PyTorch和PyTorch-Lightning进行数据和模型训练的用户。
perceiver-pytorch - Perceiver模型的PyTorch实现 迭代注意力处理多模态数据
GithubPerceiver开源项目注意力机制深度学习神经网络计算机视觉
perceiver-pytorch项目实现了Perceiver和PerceiverIO模型。这些模型采用迭代注意力机制，能够处理图像、视频和文本等多种输入数据。项目提供灵活的配置选项，包括输入通道数、频率编码和注意力头数等。通过语言模型示例，展示了PerceiverIO架构的通用性。该实现适合处理复杂多模态输入的深度学习研究和应用。项目提供了简单易用的API，支持快速集成到现有PyTorch项目中。代码实现了原论文中的核心概念，如交叉注意力和自注意力机制。此外，项目还包含了实验性的自下而上注意力版本，为研究人员提供了更多探索空间。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号