在Torch中，推薦系統(tǒng)模塊通常是通過torch.nn.Module構(gòu)建的模型類，常見的推薦系統(tǒng)模塊包括：
Embedding層：用于將輸入的離散特征映射為稠密向量表示，常用于用戶和物品的特征表示。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：包括全連接層、卷積層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，用于學(xué)習(xí)用戶和物品之間的交互關(guān)系。
損失函數(shù)：用于衡量模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，常用的損失函數(shù)包括均方誤差(MSE)、交叉熵?fù)p失等。
優(yōu)化器：用于更新模型參數(shù)，常用的優(yōu)化器包括隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adam等。
數(shù)據(jù)處理模塊：用于加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)加載器、數(shù)據(jù)預(yù)處理函數(shù)等。
這些模塊可以組合在一起構(gòu)建不同類型的推薦系統(tǒng)模型，如基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)等。通過組合和調(diào)整這些模塊，可以構(gòu)建出適用于不同場景和任務(wù)的推薦系統(tǒng)模型。
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