关注我们，一起学习~ 之前和大家分享了动手实现wide and deep和deepfm，今天和大家分享动手实现DCN。...和之前连个方法类似，该方法也是考虑记忆和泛化两部分，泛化部分同样采用DNNs；而记忆部分采用了不同的方式，wide & deep和deepfm我们可以理解为都进行了一次交互，而DCN进行多次交互，每次进行特征的显式交叉...LastEditors: dqdallen 1986360994@qq.com LastEditTime: 2022-06-30 09:26:05 FilePath: \recommendation\DCN...github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE ''' import torch import torch.nn as nn class DCN...category feature numb_dim (int): the number of number feature """ super(DCN
在我看来，DCN的好处主要有四： 设计简单； 增加的参数量少； 支持training end-to-end； 对各复杂的视觉task都general。...当大家趋之若鹜压榨Feature/Image Pyramid、Head、Proposal、Speed/accuracy trade-off剩余价值的时候，DCN却另辟蹊径，洞察本质，对最基石的Conv/
CrossLayer(x0=x0, dim=VEC_DIM * cate_num)(cross) cross = keras.layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(cross) dcn...= keras.layers.concatenate([deep] + [cross]) dcn = keras.layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(dcn)...outputs = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001))(dcn
概述 Deep&Cross Network（DCN）[1]是由Google于2017年提出的用于计算CTR问题的方法，是对Wide&Deep[2]模型的进一步改进。...在DCN中针对Wide&Deep模型的Wide侧提出了Cross网络，通过Cross网络学习到更多的交叉特征，提升整个模型的特征表达能力。 2. 算法原理 2.1....DCN的网络结构 DCN模型的网络结构如下图所示： 在DCN网络中，由下到上主要包括五种类型的层，第一种是Embedding层，第二种是Stacking层，用于组合Embedding层的输出；第三种是...DCN网络的计算过程 2.2.1...._{dense}^T \right ] x0=[xembed,1T,⋯,xembed,kT,xdenseT] 得到Embedding层的结果后，便进入到DCN
DCN同步建立后，主实例可写，备实例只读。...第二部分：如图1，主备机房完成建立DCN同步后，备机房的master机会从主机房中主备延迟最小的slave机上的拉取binlog，随后回放binlog。...（2）检测到EMSET与MSET之间的延迟小于5秒时，断开SSET与MSET之间的DCN同步关系。...（6）断开EMSET与MSET之间的扩容同步关系，返回扩容成功，并建立EMSET与SSET之间的DCN同步关系。...（7）把MSET设置为正常状态（网关正常接收新连接），返回扩容失败，并重建MSET与SSET之间的DCN关系。
前言 业务的高速发展驱动了腾讯DCN（Data Center Network）数据中心网络的大规模建设，对此我们通过设备自研、自动化系统等手段打造了高质量、低成本、高效率的智能DCN。...因此，在规模与应用双重驱动下，我们也将极致性能与极致运营并驾齐驱，通过端网协同，构建高吞吐、低时延、高可用的极致DCN。...端网协同打造极致DCN 做到海量设备的稳定运行、成本最优、快速交付之后，面对大数据&人工智能时代，极致DCN将解决性能与可用性两方面的难题： 1.高性能诉求：分布式并行系统中存在海量的数据交互...结语 回顾腾讯DCN的发展历程，我们先是依托底层极简，上层智能的思想构建了一套让海量设备快速建设与稳定运行的基础能力体系。...注1：凡注明来自“鹅厂网事”的文字和图片等作品，版权均属于“深圳市腾讯计算机系统有限公司”所有，未经官方授权，不得使用，如有违反，一经查实，将保留追究权利； 注2：本文图片部分来自互联网，如涉及相关版权问题
结论 看完这篇论文只能说MASA果然名不虚传，实际上我理解的DCN也是在调感受野，只不过它的感受野是可变的，这就对图像数据中的目标本身就有大量变化的情况有很大好处了。
“ 本文结合DeepCTR-Torch中的代码实现，介绍了DCN的改进版——DCN-M。该模型能更有效地学习特征交叉，并通过低秩矩阵分解对参数矩阵进行降维，降低计算成本。...基于DCN的优缺点以及现有的特征交叉方法，作者提出了改进版的DCN-M[2]来使模型更容易在大规模工业场景下落地。...在Criteo和ml-1m数据上的大量实验表明，DCN-M模型能够显著胜过SOTA方法。 模型 DCN回顾 首先回顾一下DCN的模型结构： ?...cross网络的改进 DCN中cross网络的参数是向量，DCN-M中换成了矩阵来提高表达能力、方便落地。...DCN-M是指“DCN-matrix” ，原来的DCN在这里称为DCN-V（“DCN-vector”）。 其中 ， 图示： ?
在大会现场，腾讯专家工程师瞿孝荣在OCP技术研讨会上发表名为《腾讯云Open DCN Networking 》的演讲，以下为演讲全文。瞿孝荣，长期从事网络系统及软件架构设计工作。...但同时，自研系统高度定制化同时大大减少了系统特性， 及复杂性， 谷歌DCN自研系统已经成功部署使用多年了。...腾讯之所以能在短时间里开发出一套灰度上线的DCN网络操作系统，很大程度上得益于SONiC这个非常活跃的开源社区的工作。...实际上标准组织IETF已经注意到网络互联协议在特定拓扑的情况下可以优化，这个新draft叫RIFT，大家有兴趣的可以去看看。...网络策略自动检测，网络互联仿真可以及时发现新配置下的软件bug，或配置逻辑问题。
作者：Salesforce Research 翻译：Ying wang 01 DCN模型 ?...与其他模型相比，SQuAD数据集的DCN模型的性能如下表所示。从表中可以看出无论是单模型DCN还是整体DCN都排名第一。 ?...DCN能够多次估计答案跨度的起点和终点，每次都以其先前的估计为条件，如下图所示的3个实例，问题1，其中模型最初有不正确的起点和正确的 。在随后的迭代中，模型调整起点，最终到达迭代3中的正确起点。...DCN的性能是如何随文档长度变化的？从下图的实验结果可以看出协同注意力编码器对于长文档很大程度上是不可知的，其性能并没有随着文档的长度呈骤降趋势。我们可以看到，答案越长，性能就会越低。 ?...同时，作者从不同问题的角度也分析了模型性能，从下图的统计结果可以看出，DCN更擅长“when”的问题。 ?----
前言 笔者前几天阅读了MASA 的可变形卷积算法，并写了一篇算法笔记：MASA DCN(可变形卷积) 算法笔记 ，然后里面也说了会放出一个代码解读出来，所以今天的推文就是来干这件事的，希望看完这篇文章你可对...DCN的细节可以更加了解。...,)) ])), batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs) 接下来开始构造一个DCN...总结 DCN V1的代码解析我就分析到了这里了，最开始有点懵，然后分析了一下双线性插值的原理并结合源码感觉明白了大概的实现。...这个代码的Tensor维度变化我都尽量标注了，但我这里还是建议如果你真要懂这个实现最好去手动DEBUG跟踪一下变量，结合上次的DCN V1的论文解读进行体会。有问题可以留言讨论哦。
谷歌提出DCN，除了DNN部分，在显示构造特征的部分进行多层cross network进行特征的交叉。 方法 如图所示为DCN的结构示意图。...总结 可以发现，DCN和FM系列还是有明显区别的。首先，FM系列做的特征交叉是比较低阶的，而DCN做的多层交叉使得整个交叉后的特征是高阶的。...其次，FM系列在FFM之后都采用了Field的概念，分成不同的field来对特征做交叉，而DCN是对整个特征进行操作。
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...模型细节 DCN的输入是Embedding和连续特征拼接而成的Dense输入，因为不像PNN，AFM等需要两两向量内积，因此对每个特征Embedding的维度是否一致没有要求，然后Cross部分和Deep...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。
info: Wang M , Cui Y , Xiao S ,et al.Neural Network Meets DCN: Traffic-driven Topology Adaptation with...Conference.ACM, 2018.DOI:10.1145/3219617.3219656. 1.1 背景 传统有线数据中心常采用的静态网络拓扑结构日益难以应对新情况新挑战，引入OCS或无线通信组件构建可重构拓扑的DCN...1.3 要解决的问题 使用ANN来学习DCN中的流量模式，并学习流量与拓扑配置间的全局相互作用，建立起两者的映射关系模型。...模型输入：流量需求矩阵 模型输出：拓扑配置矩阵 1.3 文章的主要工作 文章主要提出了一种名为xWeaver的流量信息驱动的深度学习系统，用于DCN的中OCS或无线通信组件的动态拓扑配置。...可见本篇18年发表的文章对于DCN的SDN之路所具有的的影响力。 本篇文章展现了研究者对于流量到拓扑的建模过程，这种抽象建模能力对于研究工作是非常值得学习和培养的。
最值得注意的工作，Deformable Convolution Networks（DCN），已经在许多具有挑战性的视觉任务上产生了令人印象深刻的结果。...因此，尽管最近的一些工作研究了变形机制的思想，但由于计算成本高，没有人将其作为构建强大的Backbone(如DCN)的基本构件。...2.2 DCN和Attention 可变形卷积是一种强大的机制，可以处理基于输入数据的灵活空间位置。最近，它已被应用于Vision Transformer。...因此，需要依赖数据的稀疏注意力来灵活地建模相关特征，这也孕育了在DCN中提出的可变形的机制。 然而，简单地在Transformer模型中实现 DCN 是一个重要的问题。...在DCN中，特征图上的每个元素分别学习其offset，其中H×W×C特征图上的3×3可变形卷积的空间复杂度为9HWC。
因此，需要依赖于数据的稀疏注意力来灵活地对相关特征进行建模，从而导致首先在 DCN [9] 中提出可变形机制。 然而，在 Transformer 模型中实现 DCN 是一个不简单的问题。...在 DCN 中，特征图上的每个元素单独学习其偏移量，其中 H ×W ×C 特征图上的 3 × 3 可变形卷积具有 9 HWC 的空间复杂度。
pdfcode：https://github.com/Leavingseason/xDeepFM 背景 从方法名中就可以知道这篇文章分享的是FM的进一步改进版，xDeepFM是将DeepFM和DCN...在DCN的推文中我们在总结部分就提到，DCN相对于FM的不同之处在于FM系列方法是可以根据不同的field来做特征交叉的，而DCN是直接在整个特征向量上做特征交叉，没有field的概念。...Compressed Interaction Network(CIN) CIN考虑了一下几个方面： 在向量层面（vector level）而不是元素层面（bit-wise level）进行特征交叉 结合了DCN
一、背景介绍 微众银行在2014年成立之时，就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向：摒弃传统的基于商业IT产品的集中架构模式，走互联网模式的分布式架构。...的架构和特性，我们认为TDSQL很好了满足金融业务场景中对数据库的高可用、高可靠、可运维的要求，同时基于MySQL和X86的软硬件平台，也能极大的降低数据库层面的IT成本，从而极大降低户均成本，非常适用互联网时代的新一代银行架构...一旦某个DCN所承载的客户数达到规定的上限，那么这个DCN将不再增加新的客户。这时通过部署新的DCN，来实现容量的水平扩展，保证业务的持续快速发展。...DCN信息，然后再去请求对应的DCN。...深圳5个同城IDC，通过多条专线两两互联，保证极高的网络质量和带宽，同时任何两个IDC之间的距离控制在10~50公里，以保证机房间的网络ping延迟控制在2ms左右。
2014年：基于分布式的基础架构 微众银行在2014年成立之时，就非常有前瞻性的确立了微众银行的IT基础架构的方向：摒弃传统的基于商业IT产品的集中架构模式，走互联网模式的分布式架构。...的架构和特性，我们认为TDSQL很好了满足金融业务场景中对数据库的高可用、高可靠、可运维的要求，同时基于MySQL和X86的软硬件平台，也能极大的降低数据库层面的IT成本，从而极大降低户均成本，非常适用互联网时代的新一代银行架构...DCN信息，然后再去请求对应的DCN。...DCN的整体架构如图4所示 图4 DCN架构模型 微众银行IDC架构 有了基于DCN的基础架构模型，下一步就是基础物理环境的建设。...深圳5个同城IDC，通过多条专线两两互联，保证极高的网络质量和带宽，同时任何两个IDC之间的距离控制在10~50公里左右，以保证机房间的网络ping延迟控制在2ms左右。
互联网行业的发展带来数据爆炸性的增长，传统银行现在也在慢慢走互联网化和服务在线化，比如手机银行APP，原来很多业务需要到线下网点去办理，现在手机很行上就可以办理成功，所以带来的数据量的也指数级的增长，原来中心化的架构...DCN承载的用户数量是固定的，比如说固定的500万或者800万用户，DCN用满之后，再横向扩展一个新的DCN，新的用户就放到新的DCN里。 这个DCN架构会带来两个问题。...第二个问题：DCN与DCN之间是隔离的，A DCN的一个用户想给B DCN的一个用户转账，转账的消息交换要怎么实现？这里就要提到另一个关键组件：RMB，中文名为：可靠消息总线。...因为DCN从软件层面到硬件层面全部是独立拆分的，所以一个DCN硬件的故障影响面有限，比如微众银行最大的业务：微粒贷，现在已经有20多个DCN，，某一个DCN的故障可能只影响整体业务的1/2，可以有效的控制故障的影响范围...当然这种DCN单元华架构也会带来一些缺点： 第一：DCN之间物理资源相互独立，可能每个DCN都会预留一些buff资源，可能会导致整体的资源利用率不高。 第二：DCN架构对于运维自动化的要求非常高。
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