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 ...
原文：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，针对spare输入的代码和完整代码 https: github.com DSXiangLi CTR Dee ...
2020-05-15 09:25 0 1585 推荐指数：
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