本文提出了用于CTR预测的通用特征交互网络(UFIN)方法,利用文本数据来学习可以在不同domain有效迁移的通用特征交互。总体框架分为两部分:通用特征学习和基于通用特征的通用特征交互学习。 为了学习通用特征表征,将文本和特征视为两种不同的模态,使用基于LLM的encoder-decoder网络,使数据从文本模态迁移到特征模态。 设计专家...
1.2 Deep模型实现特征交互 2. 笛卡尔积范式总结 3. 笛卡尔积的进化——CAN 3.1 笛卡尔积的缺陷 3.2 CAN模型:遇事不决,网络来学 4. 特征交互总结与展望 4.1 独立性 4.2 交互操作 4.3 更长的序列 0. 概述 在所有基于 ctr 预估的分类场景(广告、电商、feed流等)中,交互建模对于精排模型都是极其重要的部分。
我们注意到目前大部分特征交互模型的参数低秩性,即真实场景中往往只有一小部分交互起到重要作用,其特征交互的语义权重具有极大的分解潜力。为了提取教师模型全部特征交互知识,我们设计了一个轻量级图神经网络模型(DAGFM),其中图信息传播过程与一个构造任意阶交互的动态规划算法严格对应。因此,任意一个特征交互都对应着动态...
图神经网络适用于对图结构特征上的节点交互进行内在建模。因此本文将探索使用图神经网络在图结构的特征上建模交互。 3 基于图神经网络的特征交互建模 3.1 特征交互图神经网络 特征交互图神经网络(Fi-GNN)首次提出将具有多个特征域的特征表达成图的结构,从而利用图...
虽然卷积神经网络(CNNs)中使用自下而上的局部操作符与自然图像的一些统计特性很好地匹配,但这也可能阻止这些模型捕捉上下文的长程特征交互。在这项工作中,我们提出了一种简单且轻量的方法,以更好地在CNNs中利用上下文信息。我们通过引入一对操作符来实现这一目标:聚集(gather),该操作符高效地聚合来自大空间范围的...
本发明公开了一种处理双时相遥感图像变化的多尺度特征交互网络实现方法,通过构建双时态同源的全局导引特征,在图像尺寸恢复前整合丰富的双时态深层特征,包括以下步骤:S1,构建多尺度特征交互网络模型,所述多尺度特征交互网络模型包括编码模块和解码模块,所述编码模块负责特征提取,所述解码模块负责特征尺寸的恢复;S2,将变化检...
摘要:本发明公开了一种基于多尺度特征交互网络的多聚焦图像融合方法,其步骤包括:1,将一对彩色多聚焦源图像进行通道连接并输入到设计的多尺度特征交互网络(MSFIN)以生成表示像素聚焦属性的聚焦图;2,对聚焦图进行二值化(即高于阈值的像素值设为1,反之记为0)得到初始决策图,并采用全连接条件随机场(FC‑CRF)细化初...
其中的双路径图像分割模型首先使用具有transformer结构的上下文特征提取网络对长距离空间依赖性建模，再使用短程空间特征提取网络提取特征图的静态上下文和动态上下文特征，最后使用通道空间聚合模块CSM1和CSM2，对分别来自两个路径、不同层次的特征信息进行自适应聚合，选择性地强调相互依赖的特征图，增强了网络的特征交互能力...
一种基于U‑Net的多层次特征交互去雾网络的构建方法,该网络的基础框架为U型架构,其中包括多层次特征交互模块和通道非局部信息增强注意力模块。给U型网络架构输入有雾图像,进行卷积下采样的分别得到EB1,EB2,EB3,之后通过多层次特征模块将EB1,EB2,EB3进行特征融合得
主权项:1.一种基于时空特征交互融合网络的高速精密机床小样本热误差预测方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤一:采用多个温度传感器采集高速精密机床的热信息数据X;将热信息数据X划分训练集Dtrain←Xtrain,Ytrain和测试集Dtest←Xtest,Ytest;步骤二:构建时空特征交互融合网络模型,所述时空特征交互融合网络模型包括1×1...