wide&deep模型演化
Wide&DeepModel (Deep learning era) 将从以下3方面进行模型分析： ...
原文：[ML] Wide&Deep learning
Wide amp Deep learning 最近调试了几天WDL，留个笔记。 WDL是Google在 年的paper，目标是用于自己Google play中的app推荐。 官方介绍 paper download 推荐系统 推荐系统主要分为两个部分，检索系统 Retrieval 和排序系统 Ranking 。 首先用检索的方法对大数据集进行初步筛选，返回一个query list。这里retriev ...
2017-09-07 14:31 0 6208 推荐指数：
相关推荐
深度学习（十二）wide&deep model
推荐系统在电商等平台使用广泛，这里讨论wide&deep推荐模型，初始是由google推出的，主要用于app的推荐。 概念理解 Wide & Deep模型，旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆（memorization）和泛化（generalization）能力 ...
Wide & Deep Learning Model
Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 线性模型) are widely used for l ...
Wide and Deep Learning Model
https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model（译文+Tensorlfow源码解析） 原创 2017年11月03日 22:14:47 ...
推荐系统系列（六）：Wide&Deep理论与实践
背景 在CTR预估任务中，线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种 ...
深度排序模型概述（一）Wide&Deep/xDeepFM
本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。 广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM ...
CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep
背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息，要么是让Wide更好的记忆样本信息 ...
（读论文）推荐系统之ctr预估-Wide＆Deep模型解析
在读了FM和FNN/PNN的论文后，来学习一下16年的一篇Google的论文，文章将传统的LR和DNN组合构成一个wide&deep模型（并行结构），既保留了LR的拟合能力，又具有DNN的泛化能力，并且不需要单独训练模型，可以方便模型的迭代，一起来看下吧。 原文：Wide & ...