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...，通信效率直接影响到分布式系统整体加速比，因此最终通信能力成为制约分布式系统算力规模scale out上限的关键因素，例如在存储介质不断提升的今日，网络已陡然成为通信瓶颈。...2.高可用诉求：所有计算、存储资源承载于网络之上，任何网络故障都会造成大面积服务与大量用户的影响。
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。...我们的工作在2019年先部署在DCN TOR/SPINE的网络位置上， 这页胶片里有个Future SONiCenabled Fabric，这部分工作是我们规划的后一段阶段性工作部分。
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。...按照原始顺序Embedding先做外积再加权求和（特征共享中的OPNN视角），会需要存储巨大的临时矩阵，代码如下 def cross_op_raw(xl, x0, weight, feature_size
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
众所周知，传统银行IT架构体系非常依赖于传统的商业数据库，商业存储以及大中型服务器设备，每年也需要巨大的IT费用去维护和升级，同时这种集中式的架构，也不便于进行高效的实现水平扩展。...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。...GNS使用了redis缓存，以保证较高的查询QPS性能，同时采用TDSQL做持久化存储，以保证数据的安全性。...同时我行从去年开始，也尝试引入了NEWSQL数据库TiDB，解决少部分无法拆分DCN，但同时又对单库存储容量或吞吐量有超大需求的业务场景。
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，比如单机存储或是用共享存储的方式...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。...第一个问题：比如你是微众银行的用户，要使用微众银行的服务，怎么知道自己在哪一个DCN呢？这里就有一个关键组件：GNS，GNS是负责所有用户的DCN路由信息存储与查询。...当然DCN并不能承载所有的业务场景，有些归档场景 ，可能是要从DCN汇总过来统一存储和计算，还有一些数据是全局数据，无法进行DCN拆分，所以我们看到下面会有一个全局数据管理和后台管理的区域，叫ADM区。...硕士毕业于华中科技大学，毕业后加入腾讯，任高级工程师，从事分布式存储与云数据库相关的研发与运营工作；2014年在微众银行筹办之时，就加入了微众银行基础架构团队，亲历和见证了微众银行分布式核心架构从无到有的建设与发展
在实际两地三中心的部署架构中，每个 DCN 都会有同城主 DCN、同城备 DCN、异地备 DCN 三种角色，即每个 DCN 也都实现了两地三中心的架构。...但在某些非 DCN 架构的中后台业务场景中，单实例架构的数据库逐渐遇到了容量或者性能上的瓶颈。 一个比较典型的场景就是安全存证类的数据存储。...这个场景属于中后台业务，需要持续存储交易行为类的数据，以供随时审计或者举证，所以一般是不能删除的。随着业务规模增涨，存证数据也会持续的增涨。...然而对于单实例的数据库来说，是要求不能超过 3 TB 的存储容量的，一个原因是硬件层面的限制（SSD 的单盘容量），另一个原因是单实例过大的容量，会带来数据库性能上的不确定性和运维的复杂性。...TiDB 主要有以下几个特性吸引了我们： TiDB 采用了标准的 Share Nothing 架构，计算与存储分离，并且都可以做到水平扩展，且对业务层透明。
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