1、背景 隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，優(yōu)秀的模型層出不窮，比如圖像領(lǐng)域的ResNet、自然語言處理領(lǐng)域的Bert，這些革命性的新技術(shù)使得應(yīng)用效果快速提升。但是，好的模型性能并非無...
IP屬地：河北
-
-
-
Wide&Deep模型1、基礎(chǔ)知識 1.1 記憶能力 "記憶能力"可以被理解為模型直接學(xué)習(xí)并利用歷史數(shù)據(jù)中物品和特征的“共現(xiàn)頻率”的能力。“共現(xiàn)頻率”越高，組合特征的頻率就越大。 舉例 邏輯回歸：...
-
-
評價指標GAUC和AUC1、介紹 首先，筆者認為二者最大的區(qū)別為：GAUC實現(xiàn)了用戶級別的AUC計算，GAUC可以用于評估多類別分類模型的性能，而AUC只能用于評估二分類模型的性能。 DIN原論文上...
-
推薦系統(tǒng)之DIN該模型的應(yīng)用場景是阿里巴巴的電商廣告推薦業(yè)務(wù)，增加了用戶的興趣，而FM家族并未考慮該內(nèi)容 一、推薦背景 1、會有大量的用戶歷史行為信息 2、用戶【興趣】多種多言，并且變化多端...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降 假設(shè)我們有一個函數(shù) J(w)，如下圖所示 其整體思想是先在函數(shù)J(w)上隨機選取一個點，然后讓其沿著梯度下降的方向進行移動，直到找到函數(shù)的最小值，即導(dǎo)數(shù)等于0...
-
-
-
評論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機
