幾句話總結一個算法之RNN、LSTM和GRU
RNN 一般神經網絡隱層的計算是h=g(w * x)，其中g是激活函數，相比於一般神經網絡，RNN需要考慮之前序列的信息，因此它的隱藏h的計算除了當前輸入還要考慮上一個狀態的隱藏，h=g(w*x+w'*h')，其中h'是上一次計算的隱層，可見信息傳遞是通過隱層完成的。 LSTM 有上面普通 ...
原文：幾句話總結一個算法之CTR預估模型
背景 假設現在有個商品點擊預測的任務，有用戶端特征性別 年齡 消費力等，商品側特征價格 銷量等，樣本為 或者 ，現在對特征進行one hot encode，如性別特征用二維表示，男為 , ，女為 , ，其他特征相同處理后拼接起來一共有n維，n是所有特征的類別數之和。 Logistic Regression LR 與二階 線性模型，y sigmoid w, x ，w有n維，優點是簡單易解釋，缺點是太 ...
2019-11-13 11:41 0 665 推薦指數：
相關推薦
幾句話總結一個算法之Policy Gradients
強化學習與監督學習的區別在於，監督學習的每條樣本都有一個獨立的label，而強化學習的獎勵(label)是有延后性，往往需要等這個回合結束才知道輸贏 Policy Gradients（PG）計算某個狀態下所有策略的分布概率，類似於經典分類問題給每個類別預測一個概率，好的PG應該 ...
llvm編譯失敗幾句話總結
這里就不重復說LLVM編譯的方法了，網上一大堆。（直接看官方文檔是最好的） 單說大概的問題和解決方法。 等等！說之前先插一句：如果你跟我一樣是為了種種原因第一次折騰，那還是不要自己編譯了，l ...
一個新手寫給自己的幾句話
從開始學編程到現在都第三個年頭了，一路走來，磕磕碰碰。得到過別人指導，也繞過彎路，現在想來，最重要還是靠自己持續的學習，一旦有旁人指點，則事半功倍。 本人學的是.NET，雖然做過一些B/S項 ...
CTR預估經典模型總結
計算廣告領域中數據特點： 1 正負樣本不平衡 2 大量id類特征，高維,多領域(一個類別型特征就是一個field，比如上面的Weekday、Gender、City這是三個field)，稀疏 在電商領域，CTR預估模型的原始特征數據通常包括多個類別，比如[Weekday ...
簡單幾句話總結Unicode，UTF-8和UTF-16
概念 先說一說基本的概念，這包括什么是Unicode，什么是UTF-8，什么是UTF-16。 Unicode，UTF-8，UTF-16完整的說明請參考Wiki（Unicode，UTF-8，UTF- ...
CTR預估---傳統模型
傳統CTR預估模型包括：LR、FM、GBDT等，其優點是：可解釋性強、訓練和部署方便、便於在線學習。 （一）CTR預估 1.在cost-per-click：CPC廣告中廣告主按點擊付費。為了最大化平台收入和用戶體驗，廣告平台必須預測廣告的CTR，稱作predict CTR：pCTR ...
幾句話了解元數據(Metadata)
“在……之后”，在某樣事情結束之后，就含有了“歸納”、“總結”的意思，因此，元就代表着“本原”、“體系”的意思 ...