python神经网络 python神经网络编程

python推荐系统用什么神经网络

推荐系统可以使用多种神经网络，具体选择取决于你的具体问题和数据。以下是一些常见的神经网络类型，可用于推荐系统：

深度神经网络（DNN）：这是一种通用的神经网络，可以用于推荐系统中的特征工程和预测。

卷积神经网络（CNN）：这是一种用于处理结构化数据的神经网络。在推荐系统中，CNN可以用于处理序列数据，如文本或视频。

循环神经网络（RNN）：这是一种用于处理序列数据的神经网络。在推荐系统中，RNN可以用于处理用户行为序列数据，如用户浏览历史和购买历史。

自编码器（Autoencoder）：这是一种用于降维和特征提取的神经网络。在推荐系统中，自编码器可以用于降维和压缩用户特征，从而提高预测准确性。

生成对抗网络（GAN）：这是一种用于生成模型的神经网络。在推荐系统中，GAN可以用于生成虚拟用户偏好数据，从而提高推荐系统的泛化能力。

需要注意的是，选择合适的神经网络需要根据你的具体问题和技术栈来进行。建议参考相关的文献或开源项目，以了解更多关于推荐系统中神经网络的应用。

如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

我在腾讯云上租了一台服务器，搭建了anaconda环境，装载了jupyter，然后在手机端打开服务器上的jupyter，这样就可以自由自在的写Python程序了

我大致把深度学习需要的库全装上去了，然后经常要训练神经网络模型的，我上课就可以用手机看训练的进度和调节参数了