【深度学习推荐模型】Deep&Cross模型 —— Wide&Deep模型的进化,高效的高阶特征交叉共计4条视频,包括:1.模型提出的动机、2. Deep&Cross模型网络结构、3. Cross Network为什么有效等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Deep&Cross模型是2017年由斯坦福大学和谷歌在ADKDD会议上联合提出的,该模型是对Wide&Deep模型的一种改进。由于Wide&Deep模型的Wide部分的特征交互需要特征工程,而手工设计特征工程非常的繁琐【虽然好的特征工程是在比赛中很多模型成功的关键因素之一】。2阶的FM模型在线性的时间复杂度中自动进行特征交互,但是这些特征交互...
可以看到 wide & deep 的思路中,deep 部分的做法和 deepFM 是大相径庭的,关键的 wide 部分其实是离线的特征工程,根据业务场景提前完成了特征交叉等处理,该模型可以看作是 DNN 与离线特征模型的融合结果。 而从DCN 的网络中我们可以发现,deep 部分网络除了使用离散嵌入特征外,还拼接了数值型特征;cross 部分网络直接...
DCN模型是Wide&Deep的改进版本,其中Deep部分的设计思路与Wide&Deep没有发生本质的变化,DCN主要是重新设计了Cross部分以增加特征之间的交互力度,使用了多层特征交叉层对输入向量进行特征交叉,以获得更加强壮的特征表达能力。 关于Wide&Deep模型介绍可以参考推荐系统之Wide&Deep模型原理以及代码实践。 摘要 点击率(CTR)预估...
模型简介 从网络结构上面来看,该模型是非常简单明了的,特征分为类别型与数值型,类别型特征经过 embedding 之后与数值型特征直接拼接作为模型的输入。所有的特征分别经过 cross 和 deep 网络,如果把这两个网络看作特征提取的话,经过提取后的特征向量拼接之后是常规的二分类,如果训练数据是曝光和点击,最后输出的就可以...
今天分享一个特出名影响特大的模型:Winde&Deep。 原先因为个人喜好问题不太打算讲这个的,但是这个模型在业界实在是举足轻重,后期很多模型都是在这个基础上发展起来的,因此...
**算法:**DeepFM、Deep&Cross、xDeepFM、AutoInt 代码地址:https://github.com/NELSONZHAO/zhihu/tree/master/ctr_models 注:本文的重点在于如何通过tensorflow2.0实现各类ctr模型,数据的特征工程方面、模型调参方面不作为本文重点,因此仅仅采用了小批量数据集进行算法demo测试;算法的超参方面也都是一些...
Deep&Cross Network 的架构分为多个层次。首先，需要进行嵌入和堆叠层处理，将稀疏的类别特征（Sparse feature）转化为嵌入向量（Embedding vec），并与连续特征（Dense feature）结合。这种做法让模型能更加高效地处理不连续的类别特征。之后，模型分成两个平行部分运行：交叉网络（Cross Network）和深层网络（...
首先介绍dcn(deep cross network)，尽管文章声称能近似任意阶数的多项式，但在实际应用中，dcn的交叉网络仅能实现输入标量乘积，模型容量有限。文章指出，当权重为向量时，dcn无法选择所有交叉项，导致模型表达能力受限。dcn-v2的改进在于使用矩阵作为交叉权重，实现真正意义上的高阶特征交叉。模型包含stack和...
DCN模型的网络结构如下图所示: 在DCN网络中,由下到上主要包括五种类型的层,第一种是Embedding层,第二种是Stacking层,用于组合Embedding层的输出;第三种是Cross network的层,用于对Stacking后的特征进行学习;第四种是Deep network的层,作用与Cross network的层一样,此外,Cross network的层和Deep network的层是并行...