livan1234的博客

缘起注意力机制模仿了人类观察事物的过程，将其应用到深度学习中，人观察事物会分为两个过程：扫描全局，获取重点关注区域；对重点关注区域深化研究，并抑制其他无用信息。如上图，查看整个图形分两步：扫描重点文字，重点观看文字。注意力机制沿用了这一思路：先通过一个深度学习框架，实现扫描重点信息的功能，将重点信息存储在一个中间网络中，然后再通过另一个深度学习框架解读并深化中间网络中的信息。这其中，最普遍的框架为：Encoder-Decoder框架。注意力机制价值...

上一篇我们讲解了FM模型：推荐系统与深度学习（一）——FM模型原理从FM的公式我们可以看出： FM中每个特征所对应的向量是唯一的： Vi是Xi的向量化表达，多个特征相乘的时候，只需要将Vi相乘，这一模型的优势在于考虑高维特征组合的情况下最小化运算量，但是问题也是有的：这一模型没有考虑各个特征之间的关系，而不同特征之间的关系恰巧是不一样的。例如： Publisher与Advertisor可能是正相关/强相关，Publisher与Gend...

前言简单的机器学习模型构建往往假设各个特征之间相互独立，并基于特征独立进行模型训练，例如：LR、SVM；但是实际场景中特征往往存在相互关联的，比如：女性更喜欢化妆品类广告，男性更喜欢球类装备广告：女性—化妆品，男性—球类设备两者之间的关联性较高。因此，关联特征需要考虑引入到模型建设中。关联特征在one-hot变化中是按照笛卡尔积的形式呈现的，容易引发高维灾难，比如性别和品类的关联特征如下：（男/球类）的向量为（女/球类，女/化妆品，男/球类，男/化妆品），on...

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推荐系统的重要性已经不需要过多的强调了，随处一搜索就能看到各领域的大佬告诉你推荐系统的构建方法，面试的时候不讲几个协同都不好意思说自己懂算法，各个资料都会对协同的每一个细节详细描述，不知大家看完之后有没有一个感触：各个知识点都了解了，就是串不起了，而且也多少会有些疑惑，就这么简单？被全宇宙的人推崇的推荐算法就是简单的几个表的来回计算吗？那平时我们应用的机器学习的各种算法都去哪里了？1、协同推荐...

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