模型整体上是一个DNN网络。DNN通过多层全连接网络，具备较强的高阶特征交叉能力。但复杂的全连接，也容...
模型整体上是一个DNN网络。DNN通过多层全连接网络，具备较强的高阶特征交叉能力。但复杂的全连接，也容...
FNN模型，由伦敦大学学者于2016年提出，旨在解决深度学习推荐算法中的核心优化问题。FNN基于“Embedding + MLP”的基本范式，通过引入因子分解机得到的隐向量作为Embedding层初始值，以加快收敛速度，降低整体训练耗时。这一创新点在于利用预训练模型优化Embedding层，体现了FNN的独到之处。为什么Embedding收敛慢 ...
同时也能加速模型收敛。这种思路其实类似于NLP里面采用pre-trained word-embedding来训练模型。