提交 40512003 编写于 作者: D dongzhihong

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上级 91e9d5d6
...@@ -4,13 +4,13 @@ ...@@ -4,13 +4,13 @@
RankNet模型在命令行输入: RankNet模型在命令行输入:
```python ```bash
bash ./run_ranknet.sh bash ./run_ranknet.sh
``` ```
LambdaRank模型在命令行输入: LambdaRank模型在命令行输入:
```python ```bash
bash ./run_lambdarank.sh bash ./run_lambdarank.sh
``` ```
...@@ -54,7 +54,7 @@ bash ./run_lambdarank.sh ...@@ -54,7 +54,7 @@ bash ./run_lambdarank.sh
例如调用接口 例如调用接口
```python ```bash
pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007.train, format="pairwise") pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007.train, format="pairwise")
for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset(): for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset():
... ...
...@@ -104,7 +104,7 @@ $$\lambda _{i,j}=\frac{\partial C}{\partial s_{i}} = \frac{1}{2}(1-S_{i,j})-\fra ...@@ -104,7 +104,7 @@ $$\lambda _{i,j}=\frac{\partial C}{\partial s_{i}} = \frac{1}{2}(1-S_{i,j})-\fra
由于Pairwise中的网络结构是左右对称,可定义一半网络结构,另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接,具有相同名字的参数将会共享参数。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型,定义网络结构的示例代码如下: 由于Pairwise中的网络结构是左右对称,可定义一半网络结构,另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接,具有相同名字的参数将会共享参数。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型,定义网络结构的示例代码如下:
```python ```bash
import paddle.v2 as paddle import paddle.v2 as paddle
def half_ranknet(name_prefix, input_dim): def half_ranknet(name_prefix, input_dim):
......
...@@ -46,13 +46,13 @@ ...@@ -46,13 +46,13 @@
RankNet模型在命令行输入: RankNet模型在命令行输入:
```python ```bash
bash ./run_ranknet.sh bash ./run_ranknet.sh
``` ```
LambdaRank模型在命令行输入: LambdaRank模型在命令行输入:
```python ```bash
bash ./run_lambdarank.sh bash ./run_lambdarank.sh
``` ```
...@@ -96,7 +96,7 @@ bash ./run_lambdarank.sh ...@@ -96,7 +96,7 @@ bash ./run_lambdarank.sh
例如调用接口 例如调用接口
```python ```bash
pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007.train, format="pairwise") pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007.train, format="pairwise")
for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset(): for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset():
... ...
...@@ -146,7 +146,7 @@ $$\lambda _{i,j}=\frac{\partial C}{\partial s_{i}} = \frac{1}{2}(1-S_{i,j})-\fra ...@@ -146,7 +146,7 @@ $$\lambda _{i,j}=\frac{\partial C}{\partial s_{i}} = \frac{1}{2}(1-S_{i,j})-\fra
由于Pairwise中的网络结构是左右对称,可定义一半网络结构,另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接,具有相同名字的参数将会共享参数。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型,定义网络结构的示例代码如下: 由于Pairwise中的网络结构是左右对称,可定义一半网络结构,另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接,具有相同名字的参数将会共享参数。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型,定义网络结构的示例代码如下:
```python ```bash
import paddle.v2 as paddle import paddle.v2 as paddle
def half_ranknet(name_prefix, input_dim): def half_ranknet(name_prefix, input_dim):
......
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