特征s首先通过one-hot进行编码E(s)=b={0,1}n, 其中只有第bs项为1,其他都为0。接着通过一个可学习的线性变换矩阵(说白了就是embedding table,可以看作一层神经网络,但没有bias项)得到对应的embedding表示:e=WTb。 优点:简单 缺点:embedding table随特征数量线性增长(即内存问题);无法处理新出现的特征(OOV)...
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 现有的嵌入表扩展技术 嵌入表将离散的整型特征映射成连续的浮点特征向量，下图展示了 DLRM 中的嵌入表训练过程。首先，在嵌入表中对每个特征查找 Embedding Table 对应的行，然后通过规约操作，比如 max，mean, sum 操作，变成一个特征向量，传递给后续的稠密神经网...
类别型特征(用户ID/物品ID)的embedding在推荐系统中扮演着重要的作用,标准的方式是用一个(巨大的)embedding table为每个类别特征分配一个embedding。然而这种方式在推荐系统中存在以下几个挑战: 参数量巨大(Huge vocabulary size):推荐系统通常包含几百万的用户ID/视频ID,如果每个特征都指定一个embedding会占据大量空间。
5:Adaptive Low-Precision Training for Embeddings in Click-Through Rate Prediction CTR预估中占用参数量最大的就是embedding table,尤其user、item等特征的embedding表,由于实体数量很大,导致这些特征的embedding表非常大,占用了非常巨大的存储开销。因此,对embedding table进行压缩是一个值得研究的领域。 本文采用量化的...
上述无论是单纯用one-hot还是one-hot+hash都是基于one-hot的,并且需要embedding table。而本文所提方法不需要embedding table,并且速度更快。 encoding设计 encoding设计作者主要遵循四个准则: 唯一性:每个离散特征的表达必须是唯一的 等相似性:不同特征编码的表示需要具有相同的相似度。比如:二进制编码,7为0111, ...
如上图所示,这个模型里面左侧是传统的embedding的处理方法,对一个特征进行编码,得到一个ID,然后用ID去一个大的Embedding table里面查表,得到它对应的Embedding。这种做法需要存一个大的Embedding,假设特征是亿级别的,那这个table可能是数百GB,维护这样一个Embedding table和训练模型是比较困难的。谷歌的DHE基于原始输入...
如上图所示,这个模型里面左侧是传统的embedding的处理方法,对一个特征进行编码,得到一个ID,然后用ID去一个大的Embedding table里面查表,得到它对应的Embedding。这种做法需要存一个大的Embedding,假设特征是亿级别的,那这个table可能是数百GB,维护这样一个Embedding table和训练模型是比较困难的。谷歌的DHE基于原始输入...
并且是one hot的索引表示,传入投影层,根据索引查询embedding table,one -hot encoding vector和embedding table做矩阵相乘得到word embedding 隐藏层: 原始单词xi用one-hot编码为Wi作为原始输入(作为矩阵W) C×W(即为图中的C(W)(为每个向量拼接)),上接隐层,然后接softmax去预测后面应该后续接哪个单词 ...
我看到book中推荐系统的网络结构,从用户、电影的原始输入,到feature之间,都是embedding_layer + fc_layer: usr_gender_id = paddle.layer.data(name='gender_id', type=paddle.data_type.integer_value(2)) usr_gender_emb = paddle.layer.embedding(input=usr_gender_id
This is the implementation of Pre-train and Search: Efficient Embedding Table Sharding with Pre-trained Neural Cost Models, accepted by MLSys 2023. Sharding a large machine learning model across multiple devices to balance the costs is important in distributed training. This is challenging because pa...