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- @CRW__DREAM
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Tensorflow学习笔记①——Pycharm中的Tensorflow2.1安装教程（小白版本）
Anaconda和Pycharm中的Tensorflow2.1安装教程（小白版本）
【序列推荐】 RETR：Recommender Transformers with Behavior Pathways
作者为了解决在序列中只有一小部分关键行为可以演变成用户未来的行为，提出了RETR模型，该模型可以动态规划每个用户指定的行为路径，并通过该行为路径有节制地激活网络，从而有效地捕捉到对推荐有用的进化模式。关键设计是一个可学习的二进制路由，以防止行为路径被琐碎的行为所淹没。
【序列推荐、Transformer】SASRec：Self-Attentive Sequential Recommendation
《SASRec：基于自注意力机制的序列推荐》transformer最早提出是用在NLP领域做机器翻译的，本文将transformer中的注意力机制用在序列推荐上，**对于给定的物品序列来预测下一个最可能出现的物品是什么**（采用自注意力机制来对用户的历史行为信息建模，提取更为有价值的信息。最后将得到的信息分别与所有的物品embedding内容做内积，根据相关性的大小排序、筛选，得到Top-k个推荐
Tensorflow学习笔记①——Pycharm中的Tensorflow2.1安装教程（小白版本）
Anaconda和Pycharm中的Tensorflow2.1安装教程（小白版本）
【Transformer】iTransformer: INVERTED TRANSFORMERS ARE EFFECTIVE FOR TIME SERIES FORECASTING
作者提出的iTransformer，考虑多维时间序列的数据特性，未修改任何Transformer模块，而是打破常规模型结构，在复杂时序预测任务中取得了全面领先，试图解决Transformer建模时序数据的痛点。
Pytorch DataLoader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)
Pytorch DataLoader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)
到底了