原文:Wide & Deep論文解讀

Wide amp Deep算法解決的問題 在推薦系統中LR算法應用的非常廣泛,但是LR是一種線性模型,沒法學到特征交叉 高階組合特征 ,為了解決這個問題,在實際中我們常常需要做特征工程提取高階特征,一種常用的做法就是求特征的cross product,如 gender female and language en 。但是在推薦系統中我們一般回對離散特征進行one hot編碼得到高維稀疏特征,也就是 ...

2019-09-04 11:14 0 391 推薦指數:

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巨經典論文!推薦系統經典模型Wide & Deep

今天我們剖析的也是推薦領域的經典論文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它發表於2016年,作者是Google App Store的推薦團隊。這年剛好是深度學習興起的時間。這篇文章討論的就是如何利用深度學習模型來進行推薦系統 ...

Wed Dec 09 18:13:00 CST 2020 0 700
Wide & Deep Learning Model

Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 線性模型) are widely used for l ...

Tue Aug 08 22:02:00 CST 2017 0 2521
論文解讀(DGI)《DEEP GRAPH INFOMAX》

  論文標題:DEEP GRAPH INFOMAX  論文方向:圖像領域  論文來源:2019 ICLR  論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1809.10341  論文代碼:https://github.com/PetarV-/DGI 摘要 DGI ...

Mon Sep 20 03:51:00 CST 2021 0 459
Wide and Deep Learning Model

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(譯文+Tensorlfow源碼解析) 原創 2017年11月03日 22:14:47 ...

Sat Jan 05 22:13:00 CST 2019 0 695
(讀論文)推薦系統之ctr預估-Wide&Deep模型解析

在讀了FM和FNN/PNN的論文后,來學習一下16年的一篇Google的論文,文章將傳統的LR和DNN組合構成一個wide&deep模型(並行結構),既保留了LR的擬合能力,又具有DNN的泛化能力,並且不需要單獨訓練模型,可以方便模型的迭代,一起來看下吧。 原文:Wide & ...

Fri Jul 26 04:15:00 CST 2019 0 667
 
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