nosuggest / deep_learning Goto Github PK

https://github.com/sladesha/deep_learning/blob/master/YoutubeNetwork/normal_version/model/model.py

self.loss = tf.reduce_mean(-self.y * tf.log(self.yhat + 1e-24))

这边 y 的值好像是 1/0 ,这个loss是不是有问题

how to explain your rnn code, why use alpha? i think there dosnot need alpha operation, use lstm->cnn direct

你好，请问数据集在哪下载呢？

the youtube recommand you implement，isnot use word2vec，why？

楼主，您好，我的训练数据特征比较稀疏，有好多0，训练loss一直为nan，请问有什么解决办法么？
非常期待您的回答

楼主，您好，在我的数据集上，训练过程loss一直没有明显下降，有什么改进的办法么？

hi,dear 大佬
这是我的一些浅显的问题，
请指点下，多谢

1.能不能提供下数据集？
2.这里面的
data.columns = ['UId', 'ItemId', 'BrandId', 'MiddlesortId', 'ClickTime', 'Date']
middlesortId是啥？Date呢？
3.负采样是怎么做的啊？
self.sub_sample = tf.placeholder(tf.int32, [None, None]) # soft layer (pos_clict,neg_list)[B,sub_size]
4.y是什么呢？怎么是2维的呢？是one-hot之前的吧？link
self.y = tf.placeholder(tf.float32, [None, None]) # label one hot[B]
5.这里的item与brand及middlesort各自代表什么意思呢？我原以为item就是brand呢？
还是说item是物品，brand是牌子名字，middlesort又是什么呢？同问题2

        item_emb_w = tf.get_variable("item_emb_w", [self.item_count, self.embedding_size])
        brand_emb_w = tf.get_variable("brand_emb_w", [self.brand_count, self.embedding_size])
        msort_emb_w = tf.get_variable("msort_emb_w", [self.msort_count, self.embedding_size])

6.请教下mask是表示什么？对这个词有点陌生
mask = tf.sequence_mask(self.sl, tf.shape(h_emb)[1], dtype=tf.float32) # [B,T]
另外这里的sl是什么啊？

还是请提供下数据及必要的说明吧
多谢大佬