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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。

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介绍相关项目
reptile-pytorch - PyTorch实现的用于监督学习的OpenAI Reptile算法
GithubMiniImagenetOmniglotOpenAIPyTorchReptile开源项目
PyTorch实现的OpenAI Reptile算法，专注于监督学习，目前支持在Omniglot数据集上运行，具备K-shot N-way采样、训练监控和中断恢复功能。欢迎对项目的贡献和反馈，未来计划支持Mini-Imagenet数据集、提升Meta-batch大小、添加训练曲线和Shell脚本下载功能。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理，充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰，便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理，提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板，以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型（x060版本）。
sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换
GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换
sk2torch是一个开源工具，用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型，使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。
linformer - 线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现
GithubLinformerPytorch开源项目深度学习神经网络自注意力机制
Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间，它实现了线性复杂度，适合处理长序列数据。项目提供简洁API，支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限，但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证，为处理大规模数据提供了新的解决方案。
facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术
Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目
facenet-pytorch是一个开源项目，利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型，已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现，用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。
DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合
DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习
DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。
tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破
FT TransformerGithubPytorchTab Transformer亚马逊AI开源项目表格数据
Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络，性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明，并包含改进的FT Transformer模型以供比较。
awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源
GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型
此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。
Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库
Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习
Awesome-Recsys项目汇集推荐系统领域顶级会议论文，包括SIGIR、RecSys、ICLR等重要会议的最新研究成果。该资源库定期更新，提供论文标题和链接，方便研究人员和从业者快速了解领域进展，获取感兴趣的研究内容。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
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