大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper ...
今天看了出自 IJCAI 的论文 DeepFM: A Factorization Machine based Neural Network for CTR Prediction,思想并不复杂,现将笔记大致记录于此。 背景 CRT click through rate 预测,是指预测用户对某个物品 广告 的点击率,以便于推送用户最有可能点击的物品。广告平台 比如微信 当然希望有一个模型能够准确预测出 ...
2019-09-17 16:10 0 486 推荐指数:
大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文。 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型。这篇paper ...
今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈)。本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧。 原文:Deepfm ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用。如:搜索排序、推荐系统等都有广泛的应用。并且CTR具有极其重要的 地位,特别相对广告推荐领域来说更加如此,竞价广告需要通过ctr给出相应的价格,并由 ...
本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果)。然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明。最后给出了FCN代码的详解(待更新)。 Fully ...
文献:DaSiamRPN: Zheng Zhu, Qiang Wang, Bo Li, Wu Wei, Junjie Yan, Weiming Hu."Distractor-aware Siamese ...
目录 GAN ACGAN AAE BiGAN BGAN BEGAN BicycleGAN ClusterGAN CGAN CCGAN C ...
引入 1. 随机梯度下降的特点 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)作为深度学习中主流使用的最优化方法, 有以下的优点: 躲避和逃离假的鞍点和局部极小点的能力 这篇论文认为, 这些局部极小也包含着一些有用的信息, 能够帮助提升模型的能力 ...
论文:《UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》 发表日期:ICLR 2016 前言 这几年CNNs在计算机视觉应用的监督学习方面 ...