จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

แบบจำลองการจัดลำดับ (LTR) ของระบบประสาทที่ปรับขนาดได้

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_ranking as tfr

# Prep data
ds = tfds.load("mslr_web/10k_fold1", split="train")
ds = ds.map(lambda feature_map: {
    "_mask": tf.ones_like(feature_map["label"], dtype=tf.bool),
    **feature_map
})
ds = ds.shuffle(buffer_size=1000).padded_batch(batch_size=32)
ds = ds.map(lambda feature_map: (
    feature_map, tf.where(feature_map["_mask"], feature_map.pop("label"), -1.)))

# Create a model
inputs = {
    name: tf.keras.Input(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name=name)
    for name in ds.element_spec[0]
    if name != "_mask"
}
norm_inputs = [tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) for x in inputs.values()]
x = tf.concat(norm_inputs, axis=-1)
for layer_width in [128, 64, 32]:
  x = tf.keras.layers.Dense(units=layer_width)(x)
  x = tf.keras.layers.Activation(activation=tf.nn.relu)(x)
scores = tf.squeeze(tf.keras.layers.Dense(units=1)(x), axis=-1)

# Compile and train
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=scores)
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
    loss=tfr.keras.losses.SoftmaxLoss(),
    metrics=tfr.keras.metrics.get("ndcg", topn=5, name="NDCG@5"))
model.fit(ds, epochs=3)
เรียกใช้ใน โน้ตบุ๊ก

การจัดอันดับ TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง การเรียนรู้เชิง ประสาทที่ปรับขนาดได้ (LTR) แบบจำลองการจัดอันดับมักใช้ในระบบการค้นหาและการแนะนำ แต่ยังประสบความสำเร็จในการใช้งานในด้านต่างๆ เช่น การแปลภาษา ด้วย คอมพิวเตอร์ ระบบการสนทนา ทางอิเล็กทรอนิกส์ ตัวแก้ปัญหา SAT การวางผังเมืองอัจฉริยะ และแม้แต่ ชีววิทยาเชิงคอมพิวเตอร์

โมเดลการจัดอันดับใช้รายการของรายการ (หน้าเว็บ เอกสาร ผลิตภัณฑ์ ภาพยนตร์ ฯลฯ) และสร้างรายการตามลำดับที่เหมาะสมที่สุด เช่น รายการที่เกี่ยวข้องมากที่สุดอยู่ด้านบนและรายการที่เกี่ยวข้องน้อยที่สุดอยู่ด้านล่าง ซึ่งมักจะตอบสนองต่อ แบบสอบถามผู้ใช้:

ไลบรารีนี้รองรับฟังก์ชันการสูญเสียมาตรฐานแบบ pointwise, pairwise และ listwise สำหรับรุ่น LTR นอกจากนี้ยังรองรับเมตริกการจัดอันดับที่หลากหลาย รวมถึง Mean Reciprocal Rank (MRR) และ Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) เพื่อให้คุณสามารถประเมินและเปรียบเทียบวิธีการเหล่านี้สำหรับงานจัดอันดับของคุณ ไลบรารีการจัดอันดับยังมีฟังก์ชันสำหรับแนวทางการจัดอันดับที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งได้รับการวิจัย ทดสอบ และสร้างโดยวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงของ Google

เริ่มต้นใช้งานไลบรารี TensorFlow Ranking โดยดูจากบทช่วย สอน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถของไลบรารีโดยอ่าน ภาพรวม ตรวจสอบซอร์สโค้ดสำหรับการจัดอันดับ TensorFlow บน GitHub