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pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

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修改 A 时更新 A 的细 QR 分解。 当 A 的维度很大（例如 5000×50）时，这些函数的运行速度比 qr 快。 等级一更新：rankoneupdate(Q, R, v, u): 当 A = A + vu' 时更新 A 的细 QR 分解。 例子： A = rand(5,3); v = rand(5,1); u = rand（3,1）; [Q, R] = qr(A,0); [Q_1, R_1] = rankoneupdate(Q, R, v, u); 删除一行：deleterow(Q, R, k) 删除 A 的第 k 行时更新 A 的细 QR 分解。 例子： A = rand(5,3); [Q, R] = qr(A, 0); [Q_1, R_1] = deleterow(Q, R, 3); 删除列：deletecolumn(Q, R, k) 删除 A 的第 k 列时更新 A

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定义了多种分箱，也便于做单变量分析。决策时分箱，自定义阈值分箱等等。