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原创 NFM模型

含义NFM模型是将FM与DNN进行融合，通过引入特征交叉池化层将FM与DNN进行衔接，这样就组合了FM的建模低阶特征交互能力和DNN学习高阶特征交互和非线性的能力。在上一节DEEPFM中，我们已经知道，FM只能将两个特征进行重组，而不能将高阶特征进行重组，并且FM是线性组合，将DNN引入，可以提升FM进行特征交互能力和学习非线性表达的能力。NFM公式与FM公式相比，红色部分被一个表达能力更强的函数替代，特征之间的交互不局限于两个特征，也不局限与线性组合了。NFM在fm得到二阶的交叉特征之后，加入

2021-03-24 20:50:59 1077

原创 DeepFM学习笔记

DNN,FNN,PNN等都能实现对特征的重新构建，但是DNN存在一个问题，就是其实用的是one-hot编码的，这样的话会导致其处理的数据量很庞大。知识补充DNN:深度神经网络FNN基于因子分解的神经网络（Factorization Machine supported Neural Network, FNN）FNN实现特征之间的交叉是使用拼接（concatenate)的方式，然后用几个激活函数加深模型。输入的类别特征是ONE-HOT编码的，每个field相当于一个类别特征。输出是一个代表用户点击该广

2021-03-21 11:42:45 430

原创 datawhale WIDE&DEEP学习笔记

datawhale WIDE&DEEP学习笔记CTR就是广告点击率，click through ratedeepcrossing的特征交叉，是能够实现一种记忆能力的，它能够记住共现频率高的特征组合，但是不能基于此探索新的特征组合。针对前面的deepcrossing存在的：有一些特征没有被充分学习，因此产生的embedding 向量不准确，因此会导致模型泛化过度的问题，WIDE&DEEP这一模型就被引进，该模型围绕记忆性和泛化性，能从历史数据中学习到高频共现的特征组合。模型的memori

2021-03-18 14:39:27 224 2

原创 datawhale组队学习笔记——deepcrossing

datawhale组队学习笔记——deepcrossingdeepcrossing的网络层embedding层embedding的解释在这篇博客说的很清晰：link将稀疏的类别型特征转成稠密的Embedding向量，Embedding的维度会远小于原始的系数特征向量。稀疏矩阵（比如：one-hot编码）具有方便快捷，表达能力强的优点，但是过于稀疏时，会非常占用资源。因此就出现了embedding层，它使用的是矩阵乘法这一原理。但是数据低维的时候，embedding又可以起到升维的作用，可以将一些

2021-03-16 20:16:17 198 1

空空如也

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