Recommender Learning with Tensorflow2.x
pnn 开源项目推荐(29 个)
pnn 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 29 个仓库Factorization Machine models in PyTorch
MLGB is a library that includes many models of CTR Prediction & Recommender System by TensorFlow & PyTorch. 「妙计包」是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库。
NeuPy is a Tensorflow based python library for prototyping and building neural networks
原理解析及代码实战,推荐算法也可以很简单 🔥 想要系统的学习推荐算法的小伙伴,欢迎 Star 或者 Fork 到自己仓库进行学习🚀 有任何疑问欢迎提 Issues,也可加文末的联系方式向我询问!
DeepTables:表数据深度学习工具包
TensorFlow Script
CTR模型代码和学习笔记总结
主流推荐系统Rank算法的实现
Implements of Awesome RecSystem Models with PyTorch/TF2.0
基于 Pytorch 实现推荐系统相关的算法
LightCTR 是一个基于张量流 2.0 的可扩展工具箱,用于构建 CTR/CVR 预测模型。
Here are the models listed in CTR. Example: FM、DeepFM、xDeepFM etc.
rater, recommender systems. 推荐模型,包括:DeepFM,Wide&Deep,DIN,DeepWalk,Node2Vec等模型实现,开箱即用。
Easy-to-use pytorch-based framework for RecSys models
一些CTR模型和常见特征工程的方法
DEEPSEA.AI was developed as part of the coursework for the Artificial Intelligence program at Esprit School of Engineering University By SAMSAN
This repository contains the university project for the Biometrics course. The project focuses on the implementation and analysis of a Probabilistic Neural Network (PNN) for multilingual recognition without audio
En este repositorio se presentan los análisis del proyecto "Diversidad, abundancia y distribución del ictioplancton y su relación con las condiciones oceanográficas y los períodos mareales en la subregión Sanquianga-Gorgona, frente al delta del río Patía", llevados a cabo por el Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas del Pacífi…
A Probabilistic Neural Network (PNN) algorithm for classification of Pima Indians Diabetes database
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/pnn。
- 该话题在 GitHub 上共有 29 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 8182 Star,覆盖 4 种主要语言,数据更新于 2026-11-07。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。