其中X表示所有的特征,d表示所有特征的个数,i表示第i个特征,k表示第k个特征组合,c_{ki}表示当第i个特征x_i属于第k个特征组合时,则为1;反之,为0。 举例说明:假设我们的特征有:gender、age、name、address、language等,现有一个特征组合k=And(gender=female, language=en),即:当gender=female,且language=en...
其中, Y 是二值分类标签, \sigma 是sigmoid函数, \phi_{x} 是原始特征x的跨产品变换,b是偏置项, W_{wide} 是wide模型的权重向量, W_{deep} 是用于最终激活函数 a^{lf} 的权重。 Wide部分和Deep部分使用其输出对数几率的加权和作为预测,然后将其输入到联合训练的一个共同的逻辑损失函数。注意到这里的联...
,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...
WideAndDeep模型并非单一模型，而是一种集成“思想”的统称，其基本结构分为三部分：首先是“Wide部分”，位于模型左侧，主要是传统的线性模型；其次是“Deep部分”，位于右侧，通常是由多层的深度神经网络（DNN）构成，对于离散特征，会加入嵌入层（embeddings layer）进行训练；最后是“联合部分”，将Wide输...
也就是说,两个模块是一起训练的,注意这不是模型融合。 Wide 部分中的组合特征可以 记住 那些稀疏的,特定的 rules Deep 部分通过 Embedding 来 泛化 推荐一些相似的 items Wide 模块通过组合特征可以很效率的学习一些特定的组合,但是这也导致了他并不能学习到训练集中没有出现的组合特征。
深度推荐模型之Wide & Deep,1背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山。利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”,使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,而且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征
1、背景 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了 Google Play 的应用推荐中。wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力(memorization)和 DNN 模型的泛化能力(generalization),在训练过程中同时优化 2 个模型的参数,从而达到整体模型的预测能力...
著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用。因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之一。 长文预警,建议先马后看。 摘要 在大规模特征的场景当中,我们通常(2016年之前)是使用将非线性特征应用在线性模型上的做法来实现的,使用这种方式,我们的输入会是一个...
1、像上面说的,这个模型的wide和deep端接收的特征是不一样的, wide端一般会接收一些重要的交互特征,高维的稀疏离散特征; 而deep端接收的是一些连续特征 2、这两端用的梯度下降的方式不一样, wide段用的是那种带有L1正则的那种方式,L1有特征选择的作用, 注重稀疏性些; deep端用的就是普通的梯度下降方式 ...
deep: 稠密特征,包括real value类型的特征以及embedding后特征 training wide:y=wx+by=wx+b deep:a(l+1)=f(w(l)a(l)+b(l))a(l+1)=f(w(l)a(l)+b(l)) joint:P(Y=1|x)=σ(wTwide[x,ϕ(x)]+wTdeepa(lf)f+b)P(Y=1|x)=σ(wwideT[x,ϕ(x)]+wdeepTaf(lf)+b) ...