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MF vs MLP：讲述科学调参在推荐模型中的意义

作者：九羽，炼丹笔记小编 基于Embedding的推荐算法模型一直是近几年研究的热门，在各大国际会议期刊都能看到来自工业界研究与实践的成果。...而通过引入user、item偏置提高MF效果也说明内积不足以捕捉到用户交互数据中的复杂结构信息。...什么是Dot Product 和MLP？ ? Dot Product 用户向量UserEmbedding（图中p）和物品向量ItemEmbedding（图中q）的点积。 ?...原论文里模型效果如下： ? Dot Product vs. MLP 本文有意思的地方是作者提出了一个疑问，MLP模型真的优于点积吗？...基于以上的介绍，我们会有一种潜在的认知，使用MLP替换点积可以增强模型的表达能力，毕竟MLP具有拟合任意函数的能力。在《Neural Collaborative Filtering vs.

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在 Netflix 评论中做情感分析的深度学习模型

接下来，我将向你们展示如何使用深度学习模型对 Netflix 评论进行正向和负向的分类。这个模型会把全部评论作为输入（每一个单词），并且提供一个百分比的评分来检测某个评论是在表达正向或负向的情绪。...我使用的数据集包含了大约5000条负向和5000条正向的评论。这里有5个数据集中的样本，这些样本在本文末也会在模型中做分类。 ?...遗忘门：在获取之前的输入x(t-1)的隐藏状态h(t-1)后，遗忘门帮助我们决定该从h(t-1)中删除什么，只保留相关信息。...在这一点上，我不会继续深入讲更多关于LSTMs的细节。 2.预处理 在我们用这些评论作为循环神经网络的输入之前，对这些数据做一些预处理是有必要的。这里我们的主要目的是减小观测空间。...在最终的分类层中，需要将均值向量y_mean和权重矩阵W相乘。 以上描述的情感分析过程已经在我的GitHub repo上一个深度学习模型中实现。欢迎你来尝试和复现。

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在 Vue 中为什么不推荐用 index 做 key

本文首发于政采云前端团队博客：在 Vue 中为什么不推荐用 index 做 key https://zoo.team/article/vue-index 前言 前端开发中，只要涉及到列表渲染，那么无论是...key 在 diff 算法中的角色 其实在 React，Vue 中 diff 算法大致是差不多，但是 diff 比对方式还是有较大差异的，甚至每个版本 diff 都大有不同。...下面我们就以 Vue3.0 diff 算法为切入点，剖析 key 在 diff 算法中的作用 具体 diff 流程如下 Vue3.0 中 在 patchChildren 方法中有这么一段源码 if (...官方解释：在一个给定的数组中，找到一组递增的数值，并且长度尽可能的大。...其实这就是 diff 移动的思路了 为什么不要用 index 性能消耗 使用 index 做 key，破坏顺序操作的时候， 因为每一个节点都找不到对应的 key，导致部分节点不能复用,所有的新 vnode

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为什么我在容器中不能 kill 1 号进程？

比如容器除了主进程外还启动辅助进程，做监控或者logs；再比如程序本身就是多进程的。...而容器中也是由init进程直接或间接创建了Namespace中的其他进程。 linux信号 而为什么不能在容器中kill 1号进程呢？进程在收到信号后，就会去做相应的处理。...为什么在容器中不能kill 1号进程？ 对于不同的程序，结果是不同的。把c程序作为1号进程就无法在容器中杀死，而go程序作为1号进程却可以。...在 Linux 中，kill 命令调用了 kill() 系统调用（内核的调用接口）而进入到了内核函数 sys_kill()。...0000000000004000 [root@043f4f717cb5 /]# kill 1 # docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED 重点总结 “为什么我在容器中不能

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在应用开发中，我为什么选择 Flutter 而不是 React Native ？

作为一位开发人员，我想在本文中与大家聊聊跨平台开发领域的两大核心选项——Flutter 与 React Native 框架，并介绍我自己为什么更偏爱 Flutter。...为什么我更倾向于 Flutter 一段时间以来，React Native 一直是全球领先的跨平台开发框架。而且在 Flutter 出现之前，React Native 可谓无可匹敌。...开发高性能应用 在应用性能方面，Flutter 同样明显领先于 React Native。在几乎所有性能测试中，Flutter 的性能都比 React Native 更好。...例如，在使用 Flutter 时，应用中动画的运行速率可以达到每秒 60 帧。 对于混合应用开发，在将代码、原生组件以及库集成至新架构中时，React Native 会带来更高的复杂性。...React Native 在官方文档中并不提供任何明确的支持或定义步骤，导致开发者找不到得到广泛认可的发布流程自动化指南。

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在字节某中后台项目中落地 Bundleless，我经历了什么？

最近在公司探索落地 Bundless 构建工具，尝试将现有的一些业务项目 从 Webpack 往 Vite 迁移，由于中后台项目一般对浏览器兼容性要求不高，可以大胆引入一些前沿且激进的方案，因此在公司找到了一个业务中后台项目初步尝试引入...当然，在迁移的过程中也不是直接使用 Vite，而是在 Vite 上层有做了一层封装，以接入团队目前研发的构建工具的架构当中，项目构建配置方面会和原始的 Vite 配置不太一样。...总结流程如下: Vite Server 启动阶段，在 server.listen 的回调中执行 runOptimize 逻辑，进入预构建阶段。...问题复盘 现在一切正常了，但回到最初的问题，为什么命令行中会刷出这么多 new dependencies之类的 log，构建缓存目录会一次次刷新，页面会一直卡住？...一些延伸 上述分析过程算是找到这个踩坑问题的根源所在，不过，我在 Vite 仓库也搜了相关的 issue，像这种二次预构建的过程其实在正常的项目中也是会真实存在的，主要是为了处理项目中一些动态 import

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不拆分单词也可以做NLP，哈工大最新模型在多项任务中打败BERT，还能直接训练中文

性能与速度兼具 在测试环节中，完形填空的测试数据集来自CLOTH，它由中学教师设计，通常用来对中国初高中学生进行入学考试。...它在高中题比BERT高了3.18分，初中题高了2.59分，这说明WordBERT在复杂任务中具有更高的理解和推理能力。...在词性标注、组块分析和命名实体识别（NER）等分类任务中，WordBERT的成绩如下： 相比来看，它在NER任务上的优势更明显一些（后两列）。...对于“中文版”WordBERT-ZH，研究人员在CLUE benchmark上的各种任务中测试其性能。...ps.加好友请务必备注您的姓名-公司-职位哦~ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~

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观点 | 小心训练模型，数据少也可以玩转深度学习

这两个模型的精度和原来的分析有很大的不同，原始分析中对小样本使用 MLP 仍然有很差的效果，但我们的神经网络在各种样本大小的情况下都可以达到非常完美的精度。 为什么会这样？...我们之前使用 MLP 用 R 实现了就是这样： ? 我将这个放进了 Jeff 的 R 代码中，并重新生成了原来的图表。我对 Leekasso 进行了一点修改。...关于深度学习为什么有效的误解 最终，我想要重新回到 Jeff 在文中所提出的观点，尤其是这个声明： 问题在于：实际上仅有少数几个企业有足够数据去做深度学习，[…] 但是我经常思考的是，在更简单的模型上使用深度学习的主要优势是如果你有大量数据就可以拟合大量的参数...在 CNN 中，我们实际上把图像的属性编码进模型本身。例如，当我们指定一个大小为 3x3 的过滤器时，实际上是在直接告诉网络本地连接的像素的小集群将包含有用的信息。...总结一下，我认为上述原因很好地解释了为什么深度学习在实践中奏效，打破了深度学习需要大量参数和数据的假设。最后，本文并不是想说 Jeff 的观点错了，而是旨在提供一个不同的新视角，为读者带来启发。

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小心训练模型，数据少也可以玩转深度学习

，原始分析中对小样本使用 MLP 仍然有很差的效果，但我们的神经网络在各种样本大小的情况下都可以达到非常完美的精度。...我们之前使用 MLP 用 R 实现了就是这样： 我将这个放进了 Jeff 的 R 代码中，并重新生成了原来的图表。我对 Leekasso 进行了一点修改。...关于深度学习为什么有效的误解 最终，我想要重新回到 Jeff 在文中所提出的观点，尤其是这个声明： 问题在于：实际上仅有少数几个企业有足够数据去做深度学习，[…] 但是我经常思考的是，在更简单的模型上使用深度学习的主要优势是如果你有大量数据就可以拟合大量的参数...在 CNN 中，我们实际上把图像的属性编码进模型本身。例如，当我们指定一个大小为 3×3 的过滤器时，实际上是在直接告诉网络本地连接的像素的小集群将包含有用的信息。...总结一下，我认为上述原因很好地解释了为什么深度学习在实践中奏效，打破了深度学习需要大量参数和数据的假设。最后，本文并不是想说 Jeff 的观点错了，而是旨在提供一个不同的新视角，为读者带来启发。

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独家 | 基于癌症生存数据建立神经网络（附链接）

如何探索MLP模型拟合数据的学习机制。 如何得到稳健的模型，调优并做预测。 开始吧！ Haberman 乳腺癌生存数据集 首先，定义数据集并作数据探查。...本例中，我们可以定义一个小的MLP模型，包含一个10节点的隐藏层，一个输出层（这个是任意选择的）。...把以上操作整合，得到了在癌症生存数据集上的第一个MLP模型的完整代码示例。 运行该示例首先在训练数据集上拟合模型，然后在测试数据集上报告分类准确度。...如果我们直接对模型调优 ，可能我们会一下子就得到好的结果，但如果没有的话，我们可能不知道为什么，比如说为什么模型会过拟合或者欠拟合。...如果我们又对模型进行了大的修改，有必要返回去确认模型是在适当收敛的。 上文中评估MLP模型的完整代码示例如下。

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学界 | 对比对齐模型：神经机器翻译中的注意力到底在注意什么

但是，很少有研究分析注意力到底在「注意」什么？它与对齐一样吗？本文将对此进行分析。 神经机器翻译（NMT）近期备受关注，它极大地改进了多种语言的机器翻译质量，取得了顶级的结果。...在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NMT 逐渐流行，因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使得注意力模型在翻译长句时极为优秀。...但在此论文中，作者调查了注意力模型和对齐模型之间的区别，以及注意力机制到底捕捉到了什么。论文旨在解答两个问题：注意力模型只能做对齐吗？在不同的句法现象中注意力与对齐的类似程度有多大？...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1710.03348.pdf 摘要：神经机器翻译的注意力机制提供了在每一个翻译步中编码源句最相关部分的可能性，因此注意力机制通常被当做对齐模型。...我们可以看到在「would」和「like」的例子中，注意力是如何在多个源词中「弥散」开的。 ? 图 2：注意力和对齐不一致的例子。带边框的单元格展示了 RWTH 数据集手工对齐的结果（见表 1）。

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Normalization在CTR问题中的迷之效果！

, 每个样本有三个特征,,分别是身高,体重,年龄,那么我做归一化的时候,就是对体重做归一化,对身高做归一化,对年龄做归一化,三者之间不会有交叉影响。...,而这么做往往都忽略了模型中的一些小的模块的作用,例如Normalization,在CTR相关的结构中我们发现,大家经常会把BatchNorm放在最后的MLP层, 但是这么做够吗？...NormDNN 在不同的地方使用不同形式的Normalization策略会带来什么样的影响呢？...从上面的实验中,我们发现,在MLP层以及特征Embedding层都加入Normalization都是比单个加入都有效的,在MLP侧加入VO-LN的Normalization往往能取得更好的效果; Normalization...相关的处理; Categorical Feature使用BatchNorm相关的处理; 在MLP部分使用VO-LN 泛化到其他Deep相关的模型 ?

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神级特征交叉, 基于张量的多语义交叉网络TFNET！

，最早是MLP，到后来Deep and Wide，以及DeepFM，DCN, xDeepFM等。...模型一共分为三个模块,第一个模块是直接embedding之后连接MLP层，用来挖掘模型更加深层次的交叉特征信息；第二个模块为中间的张量的交叉层，该层是我们的核心，留到后续介绍；第三个是直接原始特征拼接到后面...很多双塔的网络也类似，用户的第j个向量,商品的第k个向量，那么我们的交叉关系一般会用来表示,但是这么做是不是很好了呢？其实在实践中已经很不错了，但是还可以扩展，怎么说呢，我们把上面的表示先展开得到。...Interaction for CTR Prediction: https://arxiv.org/pdf/2006.15939.pdf 本文的提出的基于张量的交叉和FiBiNet文中的几种交互有些类似,那篇文章中的一些操作在我实践过程中是有效的...欢迎关注我们的公众号，也欢迎多交流，我是二品炼丹师: 一元。

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炼丹知识点：秘制Normalization

炼丹知识点·第5期 作者：炼丹笔记 在实践中，在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响，在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升。...BatchNormalization是对一批样本进行处理, 对一批样本的每个特征分别进行归一化,举个简单的例子,加入我有一批样本, 每个样本有三个特征,,分别是身高,体重,年龄,那么我做归一化的时候,就是对体重做归一化...在CTR问题中的蜜汁效果 在非常多CTR相关的论文中,很多工作主要都Focus在模型结构方面的优化或者引入新的信息等,而这么做往往都忽略了模型中的一些小的模块的作用,例如Normalization,在...CTR相关的结构中我们发现,大家经常会把BatchNorm放在最后的MLP层, 但是这么做够吗？...& MLP的影响 从上面的实验中,我们发现,在MLP层以及特征Embedding层都加入Normalization都是比单个加入都有效的,在MLP侧加入VO-LN的Normalization往往能取得更好的效果

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DIN、POSO、SENet 聊聊推荐模型中常用的Attention

二、推荐系统例子先举一个常见推荐的例子，做推荐模型的大家应该都熟悉，最简单的数据通常包括两方面：用户特征、物品特征，以MLP模型为例，下图展示了基本流程，从数据的角度简单说一下下图，主要分为4部分：原始数据...因为在推荐系统中，feature_num可以类比成CV里面的Channel。其实到这里就有一些疑问了： 为什么SENet在论文中是压缩两个维度（H、W），而上面的流程只压缩了dim？...既然只加权不求和，理论上是不是可以在MLP里面就学习到这个信息，这么做会不会多余？ 答：理论上来说确实可以在MLP里面学习到这个权重信息。...就像万能近似定理一样，你不能说MLP理论上什么都能做我就只用MLP，别的啥都不加。毕竟在有限的数据情况下，人为先验增加一些复杂的模型结构可以帮助模型更好的拟合。...所以这么做多不多余，还得试了看有没有效果再说。不排除在某些场景下加了跟没加一样，没有什么区别（狗头）。

1.4K50

MLP or IP：推荐模型到底用哪个更好？

先快速列一下重点，这篇文章的主要内容包括： 重访NCF论文中的实验，证明在相同的实验设定下，调参后普通的矩阵分解模型能大幅度优于MLP； 通过实验表明，MLP要学习出内积函数需要较大的模型容量与大量的训练数据...“万能的”MLP在很多任务上都不一定是最佳选择，这也是为什么这些年这么多的工作提出了各种各样的模型结构，某种程度上都是希望引入对问题有用的归纳偏置； 推荐在某种程度上可以简化为用户和物品之间的匹配问题，...接下来是正文，我把正文分为四个部分： 点积 vs. MLP 讲的是什么？ 实验设定 实验复现 总结与展望 2 点积 vs. MLP 讲的是什么？ ? image.png ?...这也是NCF论文中用以支撑在推荐模型（特别是协同过滤）中引入神经网络的合理性的一个依据。 直觉上，将矩阵分解模型里的点积替换为MLP应该至少不会得到更差的效果。...(c) 忽略了神经网络做交互函数时过拟合的问题。在论文投出去后，我也一直纳闷为什么MLP理论上有很强的表示能力，但实际性能缺不如MF？

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靠“数据堆砌”火拼Transformer，MLP架构可有胜算？

他认为，二者最大的区别仅在于MLP-Mxier做CV任务，而Synthesizer是做NLP任务的。...吴琦：媒体传播有一定的助推作用，但并不能说是错觉，这其实正是科研领域的一个必然趋势— 模型的统一性。 我认为，所谓的模型跨界并没有什么惊奇的。无论CV还是NLP，本质都是机器学习。...我不认为这类研究有什么问题，恰恰相反，它对整个community是有益的。从学术界角度来看，高校科研人员发paper会变得更难——难以超过产业界大模型的performance。...问题3：在跨界渐成趋势的背景下，研究人员在限定领域开展特定算法优化，模型改进的意义是什么？为什么要做跨界研究？...尤洋：我认为两个研究方向非常重要：(1) 自监督学习; (2) AI模型的能耗； 过去10年，大规模数据集的创建和以GPU算力的大幅提升，使得监督学习 (supervised learning)方法在大规模应用中取得了非常好的效果

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靠“数据堆砌”火拼Transformer，MLP架构可有胜算？

他认为，二者最大的区别仅在于MLP-Mxier做CV任务，而Synthesizer是做NLP任务的。...吴琦：媒体传播有一定的助推作用，但并不能说是错觉，这其实正是科研领域的一个必然趋势— 模型的统一性。 我认为，所谓的模型跨界并没有什么惊奇的。无论CV还是NLP，本质都是机器学习。...我不认为这类研究有什么问题，恰恰相反，它对整个community是有益的。从学术界角度来看，高校科研人员发paper会变得更难——难以超过产业界大模型的performance。...问题3：在跨界渐成趋势的背景下，研究人员在限定领域开展特定算法优化，模型改进的意义是什么？为什么要做跨界研究？...尤洋：我认为两个研究方向非常重要：(1) 自监督学习; (2) AI模型的能耗； 过去10年，大规模数据集的创建和以GPU算力的大幅提升，使得监督学习 (supervised learning)方法在大规模应用中取得了非常好的效果

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推荐系统技术演进趋势：排序篇

明白了隐式特征组合，也就明白了什么是显式特征组合。就是在模型结构中，明确设计一些子网络或者子结构，对二阶特征组合、三阶特征组合，甚至更高阶的特征组合进行表征。...在两年多前，我一直以为这个方向是CTR或者推荐模型的关键所在，而且可能如何简洁融入更多特征组合是最重要且最有前景的方向。但是后来发现可能错了，目前基本对这个方向改变了看法。...但是，实际上如果应用Transformer来做推荐，其应用效果并没有体现出明显优势，甚至没有体现出什么优势，基本稍微好于或者类似于典型的MLP结构的效果。...这与DNN Ranking模型比较简单，算子类型太少以及模型深度做不起来也有很大关系。但是，我相信这里可以有更进一步的工作可做。...最近推荐系统在排序侧模型的演进方向来说，把用户长期兴趣和短期兴趣分离并各自建立模型是个技术小趋势。 那么用什么信息作为用户的短期兴趣表征？什么信息作为用户的长期兴趣表征呢？

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