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的关系或者说多个特征之间的交互关系,因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系. 因此,FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法.有关FM和DNN的结合有两种主流的方法,并行结构和串行结构.两种结构的理解以及实现如下表所示: 结构 描述 常见模型 并行结构 M部分和DNN部分分开计算,只在输出…

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.…

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

模型--数据库(二) 实验简介 模型的一些基本操作,save方法用于把对象写入到数据库,objects是模型的管理器,可以使用它的delete.filter.all.order_by和update等函数. 一.基本数据访问 一旦你创建了模型,Django自动为这些模型提供了高级的Python API. 运行python manage.py shell并输入下面的内容试试看: >>> from books.models import Publisher >>> p1 =…

Django中模型(二) 三.定义模型 1.模型.属性.表.字段间的关系: 一个模型类在数据库中对应一张表:在模型类中定义的属性,对应该模型对照表中的字段. 2.定义属性 A.概述 ·django根据属性的类型确定以下信息 ·当前选择的数据库支持字段的类型 ·渲染管理表单时使用的默认html控件 ·在管理站点最低限度的验证 B. ·django会为表增加自动增长的主键列,每个模型只能有一个主键列,如果使用选项设置某属性为主键列后,则django不会再生成默认的主键列 C.属性命名限制 ·遵循标识…

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文…

一.简介   CSS 盒子模型(元素框)由元素内容(content).内边距(padding).边框(border).外边距(margin)组成.     盒子模型,最里面的部分是实际内容:直接包围内容的是内边距:内边距的外边缘是边框:边框之外的是外边距.   内边距呈现了元素的背景:外边距默认是透明的,所以不会遮挡它后面的任何元素.       二.一些说明   内边距.边框和外边距都是可选择的,默认都为 0.   * { border:; margin:; padding:; }   在 C…

C++二级指针第二种内存模型(二维数组) 二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即“数组的数组”. 定义 类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式] 例如: float a[3][4],b[5][10];   二维数组元素地址 #include <iostream> using namespace std; int main() { cout << "Hello world!" << endl; ][]={ {,,,}, {,,,}…

为了防止无良网站的爬虫抓取文章,特此标识,转载请注明文章出处.LaplaceDemon/SJQ. http://www.cnblogs.com/shijiaqi1066/p/3793894.html 0. 前言 一年前,我负责的一个项目中需要权限管理.当时凭着自己的逻辑设计出了一套权限管理模型,基本原理与RBAC非常相似,只是过于简陋.当时google了一些权限管理的资料,从中了解到早就有了RBAC这个东西.可惜一直没狠下心来学习. 更详细的RBAC模型非常复杂.本文只做了一些基础的理论性概述.…

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…