これは DeepCTR-Torch という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v0.2.9.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
DeepCTR-Torch with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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DeepCTRトーチ
DESCRIPTION
DeepCTR-Torch は、深層学習ベースの CTR モデルと、独自のカスタム モデルを簡単に構築するために使用できる多くのコア コンポーネント レイヤーの使いやすいモジュラーで拡張可能なパッケージです。PyTorch と互換性があります。 model.fit() と model.predict() で複雑なモデルを使用します。 ディープ ラーニングの大成功により、DNN ベースの手法は CTR 推定タスクで広く使用されています。 通常、CTR 推定タスクのデータには、疎でカーディナリティの高いカテゴリ特徴と、いくつかの密な数値特徴が含まれます。 Low-order Extractor は、ベクトル間の積によって特徴の相互作用を学習します。 Factorization-Machine とそのバリアントは、低次機能の相互作用を学習するために広く使用されています。 High-order Extractor は、MLP、Cross Net などの複雑なニューラル ネットワーク機能を通じて特徴の組み合わせを学習します。
特徴
- 注意因数分解機
- 区分線形モデル
- ニューラルファクタリゼーションマシン
- ディープ・インタレスト・エボリューション・ネットワーク
- 製品ベースのニューラル ネットワーク
- 畳み込みクリック予測モデル
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/deepctr-torch.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
