【Paper】Deep & Cross Network for Ad Click Predictions
目錄 背景 相關工作 主要貢獻 核心思想 Embedding和Stacking層 交叉網絡(Cross Network) 深度網絡(Deep Network) 組合層(Combination Layer) 理論 ...
原文：Deep & Cross Network總結
一 介紹 CTR預估全稱是Click Through Rate，就是展示給用戶的廣告或者商品，估計用戶點擊的概率。公司規模較大的時候，CTR直接影響的價值在數十億美元的級別。廣告支付一個非常流行的模型就是CPC cost per click ，就是按照用戶的點擊來付錢。那么准確的進行CTR預估，展現給用戶他們最可能點擊的廣告就非常重要了。 傳統的CTR預估模型需要大量的特征工程，耗時耗力 引入DN ...
2019-01-31 11:44 0 2762 推薦指數：
相關推薦
Deep Belief Network簡介
1. 多層神經網絡存在的問題 常用的神經網絡模型, 一般只包含輸入層, 輸出層和一個隱藏層： 理論上來說, 隱藏層越多, 模型的表達能力應該越強。但是, 當隱藏層數多 ...
Cross Stage Partial Network(CSPNet)
Cross Stage Partial Network(CSPNet) 一. 論文簡介 降低計算量，同時保持或提升精度 主要做的貢獻如下（可能之前有人已提出）： 提出一種思想，特征融合方式（降低計算量的同時保證精度） 二. 模塊詳解 2.1 論文思路簡介 ...
Deep learning：四十三(用Hessian Free方法訓練Deep Network)
目前，深度網絡（Deep Nets）權值訓練的主流方法還是梯度下降法（結合BP算法），當然在此之前可以用無監督的方法（比如說RBM，Autoencoder）來預訓練參數的權值，而梯度下降法應用在深度網絡中的一個缺點是權值的迭代變化值會很小，很容易收斂到的局部最優點；另一個缺點是梯度下降 ...
DIN(Deep Interest Network of CTR) [Paper筆記]
背景 經典MLP不能充分利用結構化數據，本文提出的DIN可以(1)使用興趣分布代表用戶多樣化的興趣（不同用戶對不同商品有興趣）(2)與attention機制一樣，根據ad局部激活用戶興趣相關的興 ...
論文解讀（DFCN）《Deep Fusion Clustering Network》
論文信息 論文標題：Deep Fusion Clustering Network論文作者：Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng論文來源：2020, AAAI論文 ...
論文解讀（SDCN）《Structural Deep Clustering Network》
論文信息 論文標題：Structural Deep Clustering Network論文作者：Junyuan Xie, Ross Girshick, Ali Farhadi論文來源：2020, WWW論文地址：download 論文代碼：download ...
Deep Q Network(DQN)原理解析
through deep reinforcement learning提出了用Deep Q Network（D ...