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其实单纯地从技术上来讲,多目标并不是很困难或者是很高深的技术,相反它非常简单。简单到你了解神经网络就能看懂它的原理。
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进: 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度,对重要特征加权,对蕴含信息...
在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次...
在本系列第三篇文章中,在处理DeepFM数据时,由于每一个离散特征只有一个取值,因此我们在处理的过程中,将原始数据处理成了两个文件,一个记录特征的索引,一个记录...
推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 1、背景 特征组合的挑战...
1、FM背景 在计算广告和推荐系统中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击...
推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 1、FFM理论 在CTR预估中,经常会遇到one-hot类型的变量,one-ho...
推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践
本文总结
本文对点击率预测的综述进行了详细的介绍,包括其背景、方法、模型、评价指标、应用场景等方面的内容。
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭