《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》

最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布
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《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》 第一次将attention思想运用到推荐系统的特征交叉领域中，Note：Docs

CIKM2019|AutoInt自注意力神经网络自动学习特征交互(已开源)
hestendelin的专栏
10-26 1199
AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural NetworksWeiping Son...
【论文阅读】AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks(CIKM,19)
凝眸伏笔的博客
08-06 2052
一句话总结：继交叉特征之后加入特征筛选（交叉特征的扩展）。Self-Attention会先计算每个embedding向量和其他向量的相关系数，然后再用所有向量的系数乘上自己的embedding作为下一层的输入，所以我们可以计算得到每个向量和其他向量的关系，再将相关性强的特征进行组合，作为新的特征。 写在前面： 传统的推荐算法，从LR，Poly2，FM，FFM，这些方法基本都还是基于二阶交叉，随着DNN的发展，有了词的embedding，我们开始尝试用堆叠网络层的方案来获取深度的特征交叉，于是在中间几年更
AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
ChristineC_的博客
02-24 1565
时间：2019.08 作者：Weiping Song, Chence Shi, Zhiping Xiao, Zhijian Duan, Yewen Xu, Ming Zhang, Jian Tang Abstract 使用Multi-head self attention来进行自动特征交叉学习 Model Architecture Embedding Layer c...
[CIKM2019] AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
卢之
05-24 529
像CTR预估这种任务在推荐系统或者在线广告当中十分常见，但是这个问题也非常具有挑战性，比如所使用的输入特征都是离散并且高维的，有效的预测依赖于高阶组合特征(又称交叉特征)。因此，人们一直在努力寻找稀疏和高维原始特征的低维表示及其有意义的组合。 这篇论文提出了AutoInt来学习高阶特征的交叉表示。并且提出了一个具有残差连接的多头自关注力神经网络，以明确地模拟低维空间中的特征互动。通过多头自关注神...
AutoInt：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型
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浅梦的学习笔记
12-27 1万+
本文首发于知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648 简介 这篇论文提出使用multi-head self attention(类似Transformer里的那个) 机制来进行自动特征交叉学习以提升CTR预测任务的精度。 废话不多说，先看下主要结构。典型的四段式深度学习CTR模型结构：输入，嵌入，特征提取，输出。这里我们重点看下嵌入和特征提取部分 核心结...
AutoInt，即Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks，请用继承keras.Layer的方式实现，并重写Layer的init、build、call、get_config方法
02-07
AutoInt 是一种通过自注意力神经网络来学习特征交互的方法。 可以通过继承 keras.layers.Layer 类来实现 AutoInt。重写 init、build、call、get_config 方法可以自定义层的初始化、构建、运行和序列化。 以下是一...
AutoInt模型——Transformer玩特征交互
Cybenko
04-27 2865
浅层模型的FM, FFM, HOFM, FwFM到深层模型的DNN, PNN, NFM, AFM, DeepFM, DCN, xDeepFM, FiBiNet等，关于特征交叉方向的模型paper， FiBinet模型通过SENET动态选择有用的交互特征， 然后再用一个双线性交互进行增强提高。在模型上并没有引入很复杂的结构，却能起到比较不错的效果。
20篇最值得一读的深度推荐系统与CTR预估论文
AI科技大本营
07-09 3335
作者 |深度传送门转载自深度传送门（ID: gh_5faae7b50fc5）微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也...
深度学习CTR模型粗略记录
大锅八十小锅四十
06-14 939
这里写自定义目录标题FM：Factorization MachinesDNN：Embedding+MLPWND:Wide & Deep Learning for Recommender SystemsNFM：Neural Factorization Machines for Sparse Predictive AnalyticsAFM: Attentional Factorization ...
AutoInt论文笔记
weixin_45459911的博客
06-23 3100
AutoInt Abstract CTR的本质工作：寻找稀疏高维特征的低维表示与有效组合。 本文提出AutoInt可以自动获取高阶特征的交互。 1、Introduction 2、Related Work NFM、PNN、FNN等进行特征的隐式交互，缺乏解释性 关于解释性主要有以下三个方向： Deep&Cross、xDeepFM等显式交互，但仍缺乏解释 树模型，利用embedding加树模型，但是训练要分多步骤进行 HOFM，高阶交互可解释性 3、Problem Definition
【数据挖掘】金融风控 Task03 特征工程
一一xi的博客
09-21 1125
【数据挖掘】金融风控 Task03 特征工程特征工程介绍数据预处理查找出对象和数值特征进行缺失值填充时间格式处理对象类特征的处理类别特征处理异常值的处理数据分箱固定宽度分箱分数位分箱卡方分箱和其他分箱方法的尝试特征交互特征编码特征选择 学习地址：https: //github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 天池竞赛地址：https://tianchi.aliyun.com/comp
浅析Attention在推荐系统中的应用（3）AutoInt模型
黑暗之神
03-23 1361
欢迎关注本人公众号： petertalks 专栏目录： 浅析Attention在推荐系统中的应用（1）Attention简介 浅析Attention在推荐系统中的应用（2）阿里Deep Interest Network模型 浅析Attention在推荐系统中的应用（3）AutoInt模型 浅析Attention在推荐系统中的应用（4）Transformer与阿里BST模型 前言 ...
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一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
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精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
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本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
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自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
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通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。
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