原文:CTR學習筆記&代碼實現2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep

背景 這一篇我們從基礎的深度ctr模型談起。我很喜歡Wide amp Deep的框架感覺之后很多改進都可以納入這個框架中。Wide負責樣本中出現的頻繁項挖掘,Deep負責樣本中未出現的特征泛化。而后續的改進要么用不同的IFC讓Deep更有效的提取特征交互信息,要么是讓Wide更好的記憶樣本信息 以下代碼針對Dense輸入感覺更容易理解模型結構,其他針對spare輸入的模型和完整代碼 https: ...

2020-04-08 09:47 0 1359 推薦指數:

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CTR學習筆記&代碼實現5-深度ctr模型 DeepCrossing -> Deep&Cross

之前總結了PNN,NFM,AFM這類兩兩向量乘積的方式,這一節我們換新的思路來看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前輩,DCN在ResNet上進一步創新,為高階特征交互提供了新的方法並支持任意階數的特征交叉。 以下代碼針對Dense輸入更容易理解模型結構 ...

Fri May 15 17:25:00 CST 2020 0 1585
CTR學習筆記&代碼實現4-深度ctr模型 NFM/AFM

這一節我們總結FM另外兩個遠親NFM,AFM。NFM和AFM都是針對Wide&DeepDeep部分的改造。上一章PNN用到了向量內積外積來提取特征交互信息,總共向量乘積就這幾種,這不NFM就帶着element-wise(hadamard) product來了。AFM則是引入了注意力機制 ...

Sat May 02 05:00:00 CST 2020 0 1247
CTR學習筆記&代碼實現3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM

這一節我們總結FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由遠及近,從最初把FM得到的隱向量和權重作為神經網絡輸入的FNN,到把向量內/外積從預訓練直接遷移到神經網絡中的PNN,再到參考wide&Deep框架把人工特征交互替換成FM的DeepFM,我們終於來到了2017年。。。 以下代碼針對 ...

Tue Apr 21 17:31:00 CST 2020 0 1637
CTR學習筆記&代碼實現6-深度ctr模型 后浪 xDeepFM/FiBiNET

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分來學習組合特征信息,而FiBiNET則是應用SENET加入了特征權重比NFM,AFM更進了一步。在看兩個model前建議對DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有簡單了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客 ...

Mon Jun 01 16:46:00 CST 2020 0 1624
(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
深度學習(十二)wide&deep model

推薦系統在電商等平台使用廣泛,這里討論wide&deep推薦模型,初始是由google推出的,主要用於app的推薦。 概念理解 Wide & Deep模型,旨在使得訓練得到的模型能夠同時獲得記憶(memorization)和泛化(generalization)能力 ...

Fri Sep 07 00:42:00 CST 2018 0 4408
深度排序模型概述(一)Wide&Deep/xDeepFM

本文記錄幾個在廣告和推薦里面rank階段常用的模型。 廣告領域機器學習問題的輸入其實很大程度了影響了模型的選擇,因為輸入一般維度非常高,稀疏,同時包含連續性特征和離散型特征。模型即使到現在DeepFM類的方法,其實也都很簡單。模型的發展主要體現於對特征的充分挖掘上,比如利用低階和高階特征、嘗試自動 ...

Sat Jun 22 17:23:00 CST 2019 0 3633
wide&deep模型演化

推薦系統模型演化 目錄 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...

Thu Dec 26 02:30:00 CST 2019 0 1717
 
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