發(fā)簡信
IP屬地：上海
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Neural Sentiment Classification with User and Product Attention采用了hierarchy的架構(gòu)，即兩層encoder（rnn_size取200），分別代表word-level和sentence-level。亮...
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Character-level Convolutional Networks for Text Classification文中指出，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上（尤其是書寫不規(guī)范的ugc），cnn文本分類問題在char-level同樣有很好的效果。文中alphabet總共有70...
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Hierarchical Attention Networks for Document Classificationhierarchy指的是兩層--word層和sentence層，模型很簡單，想法很自然 word embedding bi-gru 作為word...
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DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR PredictionDeepFM是一個(gè)集成了FM和DNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，思路和Google的Wide&Deep相似，都包括wide和deep兩部分。W&D模型的wi...
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Product-based Neural Networks for User Response Predictionctr預(yù)估 其中底層為embedding+乘積層，embedding層由FM初始化（見FNN），從參數(shù)規(guī)?？紤]embedding_size選擇了...
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Deep Learning over Multi-field Categorical Datactr預(yù)估 ctr中傳統(tǒng)的FM，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度來看可以等效為下圖： 對(duì)比FM公式來看，第一項(xiàng)為圖中最左邊常數(shù)，第二項(xiàng)為每個(gè)field的權(quán)重，第...
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Wide & Deep Learning for Recommender Systems推薦系統(tǒng) Wide Component:一層線性結(jié)構(gòu)（類似lr），特征包括raw feature以及手工特征（如cross product） D...
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GBDT, XGBoost, LightGBM
GBDT 梯度提升樹實(shí)在提升樹的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種使用范圍更廣的方法，當(dāng)處理回歸問題時(shí)，提升樹可以看作是梯度提升樹的特例(分類問題時(shí)是不是特例...
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Convolutional Sequence to Sequence Learning傳統(tǒng)的embedding，將詞向量空間映射到d維 編碼器+解碼器--多層cnn，卷積核的大小k，參數(shù)規(guī)模為kd * 2d，其中kd為每一次卷積的...