把NFM的等权求和变成了加权求和。 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare ...
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:
把NFM的等权求和变成了加权求和。 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
原论文:Product-based Neural Networks for User Response Prediction :2016 https://arxiv.org/pdf/1611.001 ...
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 ...
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 ...