欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一.前言 二.深度学习模型 1. Factorization-machine(FM) FM = LR+ embedding 2. Deep Neural Network(DNN) 3. Factorisation-machine supported Neural Networks (FNN) 4. Product-based Neural Network(PNN) 5. Wide & Deep Lear…

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑…

1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑回归模型,这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的…

1. 背景 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的特征.特征组合,从而去间接增…

1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html. 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计,以及具体的代码实现. 首先,我们回顾一下前文中介绍的似然函数,也就是我们需要进行最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数. 2. 参数估计的几种方法 1. 矩估计 矩估计在这里有点乱入的意思:),因为它其实不是用来最大化似然函数的,而是直接进行参数的近似估计. 矩估…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:高航 一. Wide&&Deep 模型 首先给出Wide && Deep [1] 网络结构: 本质上是线性模型(左边部分, Wide model)和DNN的融合(右边部分,Deep Model). 推荐系统需要解决两个问题: 记忆性: 比如通过历史数据知道"麻雀会飞","鸽子会飞" 泛化性: 推断在历史数据中从未见过的情形,"带翅膀的动物会飞" W…

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才…