CTRGCN_joint.pdmodel:5.7MB,存放于inference/CTRGCN_light_joint_my中,其中old文件夹下是使用PaddleVideo官方释放的CTRGCN训练配置下得到的CTRGCN_light的推理模型,new文件夹中存放的是使用调优后训练配置训练得到的CTRGCN_light的推理模型,取得了90.953%的高精度。
这使GDCN能够真正利用更深层次的高阶交叉信息,而不会出现性能下降,并使GDCN具有可解释性。 我们都知道DCNv2主要有两部分组成,交叉网络和DNN部分,本文是在该基础上改进型的,所以结构也是类似的,结合交叉网络和DNN有两种方式堆叠和平行,如上图所示。 2.1 门控交叉网络(GCN) 作为GDCN的核心结构,GCN对带有信息门的...
这使GDCN能够真正利用更深层次的高阶交叉信息,而不会出现性能下降,并使GDCN具有可解释性。 我们都知道DCNv2主要有两部分组成,交叉网络和DNN部分,本文是在该基础上改进型的,所以结构也是类似的,结合交叉网络和DNN有两种方式堆叠和平行,如上图所示。 2.1 门控交叉网络(GCN) 作为GDCN的核心结构,GCN对带有信息门的...
2. 作者团队研究发现,这两种非典型氨基酸是 argolaphos 抗菌功能不可或缺的,对这一途径至关重要的是脱氢酶和转氨酶,它们致力于将羟甲基膦酸盐转化为 AMPn。 3. L-精氨酸和L-缬氨酸的顺序连接由两种GCN5相关的N-乙酰转移酶以tRNA依赖性方式提供,AglA 被发现是一种不寻常的血红素依赖性单加氧酶,它使 AMPn-Arg...
3. L-精氨酸和L-缬氨酸的顺序连接由两种GCN5相关的N-乙酰转移酶以tRNA依赖性方式提供,AglA 被发现是一种不寻常的血红素依赖性单加氧酶,它使 AMPn-Arg的 Nε位置羟基化。 4. AMPn 和 YqcI/YcgG 基因在放线菌基因组中的广泛分布表明它们参与多种代谢途径和细胞功能。
本文的解决方案是引入res-embedding结构,通过增加嵌入向量的聚合度来改善模型的泛化性能,并提出了平均、GCN和注意力三种实现方式。 实验结果表明,在多个公共数据集上,使用res-embedding结构的深度CTR模型在AUC指标上取得了显著的改进,验证了所提出的理论和方法的有效性。 背景 Q1:这篇文章要解决的问题是什么? 这篇文章...
Product-based Neural Networks for User Response Prediction(2016,PNN)对该方法进行了改进,不再使用FM预训练得到向量,而是对每个特征的向量随机初始化,对DNN模型进行修改。在DNN模型中引入了FM的思想,对每两个embedding pair进行内积或外积运算,相当于FM中的二阶特征交叉这一步,再把一阶和二阶特征拼接到一起,后面...
假设h为中心点,N_h为h对应的邻居,则可以采用已提出的GCN相关方法来做信息传播,本文主要采用了GCN,NGCF和LightGCN三种方法,并试验了三种方法的性能,由于不是创新点,并没有对GCN做改进,这里不做具体方法的介绍。这部分主要是采用现有的GCN的相关方法,对每一个field做信息传播。感兴趣的小伙伴可以阅读相关文献。总体...
具体的卷积网络采用的是GCN,NGCF或LightGCN中的卷积结构,包括邻域结点信息汇聚和结点表征融合更新,不再赘述。最终输出的attribute结点在属性图上的表征是其L阶表征的加和。 \hat{\boldsymbol{e}}_h = \sum_{0}^L \boldsymbol{e}_h^{(l)} \\ 其中,\boldsymbol{e}_h^{(l)}是第l阶表征。 4.3.1.2 ...
以FFM与AFM为代表的浅层模型改进。这两个模型本质上还是学习低阶交叉特征，只是在FM基础上为不同的交叉...