FM(Factorization Machines)模型详解
优点 FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计，而SVM做不到这点 在FM模型的复杂度是线性的，优化效果很好，而且不需要像SVM一样依赖于支持向量。 FM是一个通用模型，它可以用于任何特征为实值的情况。而其他的因式分解模型只能用于一些输入数据比较固定的情况 ...
原文：5、AFM（Attention+FM）-----Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network
摘要： 提出一个Attentional FM，Attention模型 因子分解机，其通过Attention学习到特征交叉的权重。因为很显然不是所有的二阶特征交互的重要性都是一样的，如何通过机器自动的从中学习到这些重要性是这篇论文解决的最重要的问题， 比如：作者举了一个例子，在句子 US continues taking a leading role on foreign payment tran ...
2018-09-13 21:02 0 1280 推荐指数：
相关推荐
论文笔记：（2019）GAPNet: Graph Attention based Point Neural Network for Exploiting Local Feature of Point Cloud
目录 摘要 一、引言 二、相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的 ...
《Graph Attention Network》阅读笔记
基本信息 论文题目：GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间：2018 期刊：ICLR 主要动机 探讨图谱（Graph）作为输入的情况下如何用深度学习完成分类、预测等问题；通过堆叠这种层（层中的顶点会注意邻居的特征），我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重，不需要任何一种耗时 ...
attention - 1 - Residual Attention Network for Image Classification - 1 - 论文学习
https://arxiv.org/pdf/1704.06904.pdf https://github.com/fwang91/residual-attention-network https://github.com/tengshaofeng ...
《Heterogeneous Graph Attention Network》论文解读
《Heterogeneous Graph Attention Network》论文解读 2019年05月10日 17:06:19 大笨熊。。。 阅读数 111更多 分类专栏： 注意力机制 异构网络嵌入 ...
语义分割之Dual Attention Network for Scene Segmentation
Dual Attention Network for Scene Segmentation 在本文中，我们通过 基于自我约束机制捕获丰富的上下文依赖关系来解决场景分割任务。 与之前通过多尺度特征融合捕获上下文的工作不同，我们提出了一种双重注意网络 ...
Attention 和self-attention
一、Attention 1.基本信息 最先出自于Bengio团队一篇论文：NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE ，论文在2015年发表在ICLR。 encoder-decoder模型通常 ...
【Papers】Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 论文解读
论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡、缺失、模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块，增强网络对于这部 ...