"""Created on Jan 20, 2024Updated on Jan 20, 2024model: wide and deep@author: Jin Wu"""# -*- coding: utf-8 -*-# !/usr/bin/env pythonimportnumpyasnpdefsigmoid(x):# 避免数据溢出问题g=np.where(x>=0,1/(1+np.exp(-x)),np.exp(x)/(1+np.exp(x)))returngdefsoftmax(z):z-...
最后将FM的输出与Deep部分的输出一同输入到最终的输出层,参与最后的目标拟合。 相关博客: AI上推荐 之 FNN、DeepFM与NFM(FM在深度学习中的身影重现) 算法实现:paddlepaddle pytorch版本 发展路线:FNN => deepFM DeepFM 4、1 Sparse Feature 转换为one-hot encoding 4.2 Dense Embedding 转换为Embedding 4.3 FM ...
wide&deep只是一种架构,可根据具体业务改,如某些特征不适合wide和deep,而是使用FM时,则将经过FM的特征和wide deep段的output进行拼接。 wide和deep模型的联合训练是通过使用小批量随机优化同时将输出的梯度反向传播到模型的wide和deep部分来完成的。 在实验中,我们使用带L1正则的FTRL算法作为wide部分的优化器,AdaGrad作...
在模型的选择上,本次我们选择 Google 提出的 Wide&Deep 模型。该模型在整体结构上分为 Wide 和 Deep 两部分。这两部分在最外层合并后进行联合优化,Wide 侧使用 FTRL 算法,充分利用特征的稀疏性,Deep 侧使用 Adagrad 算法。该模型兼顾了模型对于数据的记忆与拓展两个方面,Wide 侧负责记忆,Deep 侧负责拓展。 如上...
最终在y的基础上增加Sigmoid函数作为最终的输出。对于广义线性模型的特征x,通常需要特征工程的参与,特征中不仅包含了原始的特征,还包括一些交叉特征,如上述的AND(user_installed_app=netflix, impression_app=pandora)特征。 2.1.2. Deep侧模型 Deep侧模型是一个典型的DNN模型,如下图所示:...
经典的W&D的模型如下面中间的图所示(左边的是wide部分, 也就是一个简单的线性模型, 右边是deep部分, 一个经典的DNN模型) 3.1 Wide部分 对于wide部分训练时候使用的优化器是带正则的FTRL算法(Follow-the-regularized-leader),我们可以把FTRL当作一个稀疏性很好,精度又不错的随机梯度下降方法, 该算法是非常注重模型...
,通常需要特征工程的参与,特征中不仅包含了原始的特征,还包括一些交叉特征,如上述的AND(user_installed_app=netflix, impression_app=pandora)特征。 2.1.2. Deep侧模型 Deep侧模型是一个典型的DNN模型,如下图所示: 对于DNN模型来说,不适合处理离散的稀疏特征,因此在深度神经网络模型中,通常需要将输入的离散稀疏特...
在这篇论文中,我们将讲解wide&deep学习算法,该模型能同时兼顾记忆和泛化,通过联合训练线性模型和深度模型。 在wide&deep模型中,联合训练dnn和线性模型,dnn使用embedding作为输入,将稀疏输入通过交叉特征输入线性模型。 wide&deep已经在google play,一个移动app商城上进行商用和评估,google app store尝过了10亿活...
黑猫白猫cutecat 字节跳动炼丹师,坚持分享推荐算法和广告算法实战(公众号同名)关注字节跳动推荐算法Baseline-Wide&Deep模型发布于 2021-08-10 09:12 · 2970 次播放 赞同2添加评论 分享收藏喜欢 举报 推荐算法字节跳动(ByteDance)深度学习(Deep Learning)张一鸣机器学习ctr预估 ...
推荐系统可以看成是一个 search ranking 问题,根据 query 得到 items 候选列表,然后对 items 通过 ranking 算法排序,得到最终的推荐列表。Wide & Deep 模型是用来解决 ranking 问题的。 如果仅仅使用线性模型:无法学习到训练集中没有的 query-item 特征组合。Embedding-based Model 可以解决这个问题。