这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要…

GIS案例学习笔记-明暗等高线提取地理模型构建 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:针对数字高程模型,通过地形分析,建立明暗等高线提取模型,生成具有明暗阴影效果的地形. 操作时间:25分钟 数据:chp12/ex1/数字高程模型DEM 建模过程 模型运行界面 模型运行结果 彩色合成效果 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com…

这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM.NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造.上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了.AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和. 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互.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. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码…

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De…

今天用了定闹钟的场景语料,在plato框架尝试了端到端的模型. 本文先记录英文的训练过程,然后记录中文的训练过程. 训练端到端的模型 发现使用英文的模型,还是显示有中文,所以,新建目录,重新训练 1. 用英文训练模型 工作目录: xuehp@haomeiya002:~/git/plato-0224$ 注意 metalwoz.json 和 metalwoz.hdf5 ,自动生成这2个文件 1.1. 准备文件 数据文件 metalwoz.csv 模型定义文件 metalWOZ_seq2seq_lud…

从服务端代码出发,TestServer.cpp int main() { sp < ProcessState > proc(ProcessState::self()); sp < IServiceManager > sm = defaultServiceManager(); sm->addService(String16("service.testservice"), new BnTestService()); ProcessState::self()-&…

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上…

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------…

Java虚拟机学习笔记(八)连接模型…