1)几何变换被假定为固定的和已知的,这些先验知识被用来扩充数据,设计特征和算法。为此,这个假设阻止了对具有未知几何变换的新任务的推广,从而导致这些几何变换可能没有被正确建模。 2)对于不变特征和算法进行手动设计,对于过于复杂的变换可能是困难的或不可行的。 卷积神经网络本质上局限于模拟大型未知转换。局限性源于...
Cross网络是DCN模型中最关键的部分,它利用残差连接来建模输入特征之间的交互。具体而言,每个CrossNet会对输入特征做两次投影,并与残差连接后输出给下一层,通过多层网络对特征向量进行加和乘等操作,得到特征的显式高阶交叉 每层公式 x_{l+1}=x_{0}x_{l}^{T}w_{l}+b_{l}+x_{l} x_{0}是第一层Cro...
wide&deep在个性化排序算法中是影响力比较大的工作了。wide部分是手动特征交叉(负责memorization),deep部分利用mlp来实现高阶特征交叉(负责generalization),wide部分和deep部分joint train。 Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型,对比Wide & Deep ,不需要特征工程来获得高阶的交叉特征。对比 FM 系列的模型,DCN ...
详细的推导和线上部署感兴趣的话可以参考石塔西对FM召回的详解:石塔西:FM:推荐算法中的瑞士军刀 DCN 从上一节FM的原理中可以得知,FM主要解决的是二阶特征的交叉问题。那么自然而然的可以联想到,我们能否使用二阶以上的特征交叉,得到更高维的特征交叉信息呢? DCN 如图所示,DCN是谷歌发布的一篇主要针对高阶特征交叉...
指导小白如何实现pytorch实现DCN算法 1. 整体流程 首先,让我们来看一下整个实现DCN算法的流程。我们可以将其分为以下步骤: 2. 详细步骤及代码示例 步骤1:数据预处理 在这一步,我们需要加载并预处理数据,以便用于模型训练。下面是一些代码示例: AI检测代码解析 ...
📚 经典模型DCN 是推荐算法中的一颗璀璨明珠,面试时常常会被问到,因此需要重点掌握。📖 新书推荐 《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》 🔍 体系化、全链路,涵盖精排、召回、粗排、重排等各个环节。 🌟 既有前沿技术,也有经典模型,详细解释了常用的推荐算法和技术。
2. 算法原理 2.1 可变形卷积示意图 下面的Figure2展示了可变形卷积的示意图: Deformable Convolution的示意图 可以看到可变形卷积的结构可以分为上下两个部分,上面那部分是基于输入的特征图生成offset,而下面那部分是基于特征图和offset通过可变形卷积获得输出特征图。
DCN网络与xDeepFM算法在DNN部分相同，它们的主要差异在于CrossNet网络的使用。DCN采用的是CrossNet，而xDeepFM则使用了CIN网络。DCN网络中的CrossNet网络结构如下：[公式] 其中 [公式] 是CrossNet网络的公式表达，[公式] 是标量，表示一个具体的数值，而不是向量。简化这个公式，实际上是一个关于 [公式] ...
不过由于实验室之前的代码都是用keras写的，这里的DCN算法也要用keras来实现。DCN算法将降维损失和聚类损失放到一起优化，迫使降维后的数据有利于聚类，从而能够取得较好的效果。算法中降维采用的是AutoEncoder网络，降维后的数据能够很好表征原数据，聚类采用的是经典的kmeans算法。算法的思想比价简单，但由于损失函数并...
推荐算法中的特征交叉方法FM、DCN、xDeepFM、CAN各有其特点和优势：FM： 特点：在LR基础上引入两两特征的二阶组合，通过特征向量学习来计算权重，避免了LR的一阶限制。 优势：提高了模型的泛化能力，尤其在特征未共线时也能通过向量相乘得到合适的权重。在排序与召回中应用广泛，通过公式计算相似度，简化...