https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369 https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

[论文标题]Wide & Deep Learning for Recommender Systems (DLRS'16) [论文作者] Heng-Tze Cheng, Levent Koc, Jeremiah Harmsen, Tal Shaked, Tushar Chandra,Hrishi Aradhye, Glen Anderson, Greg Corrado, Wei Chai, Mustafa Ispir, Rohan Anil,Zakaria Haque, Lichan Hong,…

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.…

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用.因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之…

Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架,专为点击率(CTR)估计训练而设计. OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络(WDL).OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新,在8卡12G TitanV的服务器上实现支持超过4亿的词表大小,而且性能没有损失与小词表性能相当. 本文介绍如何使用OneFlow-WDL网络进行训练,以及一些训练结果及分析. 环境和准备 运行OneFlow-WDL需要有安…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词…

Generalized linear models with nonlinear feature transformations (特征工程 + 线性模型) are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs. Memorization of feature interactions (线性模型中学习到的特征系数解释性强)through a wide set of cr…

Wide & Deep Learning for Recommender Systems…

背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山.利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有"记忆性",使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,且可解释性强.但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力.其次,因为模型是强行记住这些组合特征的,所以对于未曾出现过的特征组合,权重系数为0,无法进行泛化. 为了加强模型的泛化能力,研究者引入了DNN结构,将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector,这种基于Embeddin…

推荐系统模型演化 LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL Wide&DeepModel (Deep learning era) 将从以下3方面进行模型分析: 1.why(模型设计背后的原理) 2.how(具体怎么设计,如何应用) 3.discussion(模型讨论) Wide&Deep why Memorization 和 Generalization 假如你设计了一个外卖推荐系统gugu,用户睡觉醒…

TensorFlow是什么? TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算(numerical computation)的软件库.它是基于数据流图的处理框架,图中的节点表示数学运算(mathematical operations),边表示运算节点之间的数据交互.TensorFlow从字面意义上来讲有两层含义,一个是Tensor,它代表的是节点之间传递的数据,通常这个数据是一个多维度矩阵(multidimensional data arrays)或者一维向量:第二层意思Flow,指的…

1 TensorFlow 架构图 1.1 处理器 TensorFlow 可以在CPU.GPU.TPU中执行 1.2 平台 TensorFlow 具备跨平台能力,Windows .Linux.Android.IOS.Raspberry Pi.云端执行 1.3 分布式执行引擎 TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎 在深度学习中,最花时间的就是模型的训练,尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练,需要数天乃至数周之久,TensorFlow…

一.TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief. TensorFlow: 神经网络(深度) 图像:卷积神经网络 自然语言处理:循环神经网络 特点: 引入各种计算设备(CPU/GPU/TPU),以及能够很好的运行在移动端. 合理的C++使用界面,易用的Python使用界面来构造个执行你的graphs,可以直接写Pyt…

WDL 学习教程 推荐系统+WDL 教学视频: https://www.bilibili.com/video/av29905315/ WDL 模型介绍: https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/78171283 WDL 代码解释: https://chromium.googlesource.com/external/github.com/tensorflow/tensorflow/+/r0.10/tensorflow/g3doc/…

Welcome to Part 2 of a blog series that introduces TensorFlow Datasets and Estimators. We're devoting this article to feature columns-a data structure describing the features that an Estimator requires for training and inference. As you'll see, featu…

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 标签: 深度学习 / 谷歌 / tensorflow / 推荐系统 / 397 编辑 删除 Author: DivinerShi 本文主要讲解Google的Wide and Deep Learning 模型.本文先从原始论文开始,先一步…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX…

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和…

http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型,以实现点击率预估.用 tensorflow 试着写了 DeepFM,见https://github.com/zgw21cn/DeepFM. 1. FNN.PNN.wide&deep等此前几种深度模型 见下图. (1) FNN,见图左边.用 FM 预训练embeddin…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

http://www.jianshu.com/p/d44ce1e3ec2f 1. 前言 本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding.自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后,它的简单.高效.实用,很快引起业界众人的关注和应用,为搜索引擎.[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2].[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路. 何为Embedding? 开篇之前首先需要明白一个概念何为Embedding?Embe…

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线…

TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用.最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlo…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派 来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一.经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议. TensorFlow 1.0及Dev Summit(2017)回顾 和以往版本相比,TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面: 速度更快:TensorFlow 1.0版本采用…

任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦.编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码,当增加层数时,编写代码将会更加困难,执行时间也会更长. TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷,从而缩短了想法到部署之间的实现时间.在本教程中,你将学习如何利用 TensorFlow 的功能来实现深度神经网络. TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络(DNN)开发的功能强大的开源软件库,于 2015 年 1…