几句话总结一个算法之RNN、LSTM和GRU
RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x)，其中g是激活函数，相比于一般神经网络，RNN需要考虑之前序列的信息，因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏，h=g(w*x+w'*h')，其中h'是上一次计算的隐层，可见信息传递是通过隐层完成的。 LSTM 有上面普通 ...
原文：几句话总结一个算法之CTR预估模型
背景 假设现在有个商品点击预测的任务，有用户端特征性别 年龄 消费力等，商品侧特征价格 销量等，样本为 或者 ，现在对特征进行one hot encode，如性别特征用二维表示，男为 , ，女为 , ，其他特征相同处理后拼接起来一共有n维，n是所有特征的类别数之和。 Logistic Regression LR 与二阶 线性模型，y sigmoid w, x ，w有n维，优点是简单易解释，缺点是太 ...
2019-11-13 11:41 0 665 推荐指数：
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