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一个用于构建和分析推荐系统的Python工具包
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基于PyTorch的深度推荐模型
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这是CVPR 2021会议上发表的一篇论文的官方PyTorch实现代码，该论文提出了一种新方法，用于可视化基于Transformer网络的分类结果，超越了传统的注意力机制可视化。
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一个快速、符合人体工程学且可移植的 Nim 语言张量库，专注于深度学习，并通过 OpenMP、CUDA 和 OpenCL 后端支持 CPU、GPU 和嵌入式设备。
可编程CUDA/C++ GPU图分析
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这是我们在2019年推荐系统会议（RecSys 2019）上发表的论文《我们真的取得了很大进展吗？对近期神经推荐方法的令人担忧的分析》及其后续研究的代码库。
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《图2vec：学习图的分布式表示》的并行实现（MLGWorkshop 2017）
一个用于专门的稠密和稀疏矩阵运算以及深度学习原语的库。
这个库的目标是为 NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow、Keras 和 Fastai 等库的矩阵代数表达式生成更有帮助的异常信息。
OCTIS：主题模型比较就这么简单！一个用于优化和评估主题模型的 Python 包（已获 EACL 2021 演示环节接收）
【NeurIPS 2024】BLAST：用于高效深度神经网络推理的块级自适应结构矩阵
Introduction to PyTorch, covering tensor initialization, operations, indexing, and reshaping.
