Learning to Rank using Gradient Descent

最新推荐文章于 2024-07-23 08:38:51 发布
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分类专栏： NLP Papers NLP IR 文章标签： 机器学习 深度学习 信息检索
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chansonzhang/article/details/121727979
本文介绍了使用梯度下降学习排序函数的方法，提出了概率排名损失函数，并通过 RankNet 神经网络模型进行实现。实验在模拟数据和真实搜索引擎数据上展示了有效性和稳定性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Abstract

本文探索了使用梯度下降学习排序函数。我们提出一种简单的概率损失函数。并且使用神经网络实现上述想法，并将其命名为 RankNet. 本文还展示了在模拟数据和真实商用搜索引擎数据上的实验结果。

Introduction

我们的方法在样本对上进行训练来学习排序函数。我们使用神经网络来学习这个排序函数，因为神经网络非常灵活。

Two layer neural nets can approximate any bounded continuous function (Mitchell, 1997）

符号：
N N N

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