05 2020 档案
摘要:
之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对s
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
摘要:
这一节我们总结FM另外两个远亲NFM,AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息,总共向量乘积就这几种,这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了。AFM则是引入了注意力机制把NFM的
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