原文:因子分解机(FM) 和深度神经网络(DNN)

在Baidu上以FM和DNN为关键词搜索的结果中,我找遍了都没看明白FM和DNN怎么能联系在一起,上周在导师讨论会的压力下,终于自己想明白了,这里记录一下。 在上一篇blog中,已经介绍了FM模型,对FM模型进行求解后,对于每一个特征 x i 都能够得到对应的隐向量 v i ,那么这个 v i 到底是什么呢 想一想Google提出的word vec,word vec是word embedding ...

2018-03-10 23:56 0 2589 推荐指数:

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深度神经网络DNN

深度神经网络DNN深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知神经网络     在感知原理小结中,我们介绍过感知的模型,它是 ...

Tue Feb 21 15:40:00 CST 2017 0 4231
因子分解 FM

特征组合 人工方式的特征工程,通常有两个问题: 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中,无法被专家识别和设计 针对上述两个问题,广度模型和深度模型提供了不同的解决思路。 广度模型包括FM/FFM等大规模低秩(Low-Rank)模型,FM/FFM通过对特征的低秩展开 ...

Thu May 30 19:47:00 CST 2019 0 1187
因子分解(FM)

1. FM算法   FM(Factor Machine,因子分解)算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。FM算法是推荐领域被验证效果较好的推荐算法之一,在电商、广告、直播等推荐领域有广泛应用。 2. FM算法优势   特征组合:通过对两两特征组合 ...

Fri Oct 11 23:27:00 CST 2019 0 823
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)

本文转载修改自:知乎-科言君 感知(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知的推动者是Rosenblatt ...

Sat Jul 14 07:12:00 CST 2018 0 1200
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? DNN神经网络为载体,重在深度,可以说是一个统称。RNN,回归型网络,用于序列数据,并且有了一定的记忆效应,辅之以lstm。CNN应该侧重空间映射,图像数据尤为贴合此场景。 DNN神经网络 ...

Thu Jun 29 01:28:00 CST 2017 0 1600
深度学习——深度神经网络DNN)反向传播算法

  深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础。   回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本 ...

Tue Aug 14 22:54:00 CST 2018 0 1036
【原创】深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)

线性模型通过特征间的现行组合来表达“结果-特征集合”之间的对应关系。由于线性模型的表达能力有限,在实践中,只能通过增加“特征计算”的复杂度来优化模型。比如,在广告CTR预估应用中,除了“标题长度、描述 ...

Fri Jul 17 05:06:00 CST 2015 1 5945
深度神经网络DNN)的正则化

    和普通的机器学习算法一样,DNN也会遇到过拟合的问题,需要考虑泛化,这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。 1. DNN的L1&L2正则化     想到正则化,我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似,这里重点讲述DNN的L2正则化 ...

Mon Feb 27 22:20:00 CST 2017 38 26744
 
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