FM(Factorization Machines)模型詳解
優點 FM模型可以在非常稀疏的數據中進行合理的參數估計，而SVM做不到這點 在FM模型的復雜度是線性的，優化效果很好，而且不需要像SVM一樣依賴於支持向量。 FM是一個通用模型，它可以用於任何特征為實值的情況。而其他的因式分解模型只能用於一些輸入數據比較固定的情況 ...
原文：5、AFM（Attention+FM）-----Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network
摘要： 提出一個Attentional FM，Attention模型 因子分解機，其通過Attention學習到特征交叉的權重。因為很顯然不是所有的二階特征交互的重要性都是一樣的，如何通過機器自動的從中學習到這些重要性是這篇論文解決的最重要的問題， 比如：作者舉了一個例子，在句子 US continues taking a leading role on foreign payment tran ...
2018-09-13 21:02 0 1280 推薦指數：
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