原文:CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM

这一节我们总结FM三兄弟FNN PNN DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内 外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide amp Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了 年。。。 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https: github.com ...

2020-04-21 09:31 0 1637 推荐指数:

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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 ...

Wed Apr 08 17:47:00 CST 2020 0 1359
CTR学习笔记&代码实现6-深度ctr模型 后浪 xDeepFM/FiBiNET

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步。在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客 ...

Mon Jun 01 16:46:00 CST 2020 0 1624
CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> Deep&Cross

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构 ...

Fri May 15 17:25:00 CST 2020 0 1585
CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM

CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好 ...

Mon Mar 16 17:13:00 CST 2020 1 1963
推荐系统CTR预估-PNN模型解析

原论文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...

Thu Jul 04 05:35:00 CST 2019 2 1255
(读论文)推荐系统之ctr预估-DeepFM模型解析

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 ...

Fri Jul 26 04:58:00 CST 2019 0 710
深度学习分布式训练及CTR预估模型应用

  前言:我在github上创建了一个新的repo:PaddleAI, 准备用Paddle做的一系列有趣又实用的案例,所有的案例都会上传数据代码和预训练模型,下载后可以在30s内上手,跑demo出结果,让大家尽快看到训练结果,用小批量数据调试,再用全量数据跑模型,当然,也可以基于我上传的预训练模型 ...

Tue May 21 19:05:00 CST 2019 1 1652
 
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