dense_dim=13,site_category_dim=24,app_category_dim=32):super(WideAndDeep,self).__init__()# 线性部分self.logistic=nn.Linear(19,1,bias=True)# embedding部分self.site_emb=nn.Embedding(site_category_dim,6)self.app_emb=nn.Embedding(app_category_dim,6)# 融合部分self.fusion_layer=nn.Linear(...
从现在来看Wide&Deep仍然是一种十分有效的并且可以实际进行线上部署的CTR预估模型,也有很多公司的Base模型采用的是Wide&Deep模型,可以说该模型对后来CTR深度模型的发展具有很大的指导意义,所以该论文是CTR预估模型领域非常经典的论文,推荐大家有时间能够仔细阅读几遍。 论文地址: 除了分享推荐、搜索、广告领域最新最热的算...
进行筛选和检索结束之后,最后再调用Wide & Deep模型进行CTR预估,根据预测出来的CTR对这些APP进行排序。在这篇paper当中我们同样忽略其他技术细节,只关注与Wide & Deep模型的实现。 Wide & Deep原理 首先我们来看下业内的常用的模型的结构图: 这张图源于论文,从左到右分别展示了Wide模型,Wide & Deep模型以及Deep模型。
wide模型可以对一些特例进行“记忆”,比如AND(query=”fried chicken”, item=”chicken fried rice”)虽然字符上看很相似,但二者是不同的东西。模型会记住这是一个不好的特例。下次用户查询鸡肉时,模型不会推荐鸡肉炒米饭了。 The Deep Component deep组件是一个前馈神经网络。高纬稀疏类别特征转化为低纬稠密实数值...
在该论文中,我们提出了Wide & Deep学习框架,通过共同训练一个线性模型和一个神经网络去在一个模型中同时得到记忆和泛化能力,如图1所示。 该论文的主要贡献有: 为具有稀疏输入的通用推荐系统联合训练带有embeddings的前馈神经网络和带有特征转换的线性模型的Wide & Deep学习框架。
if dnn_logits is not None and linear_logits is not None: logits = dnn_logits + linear_logits 在原论文中给了 logistic regression 二分类情况下融合模型的预测公式:P(Y = 1|x) = σ(w^T * wide[x, φ(x)] + w『 ^T * deep[final activation] + b),其中 w^T * wide[x, φ(x)] ...
wide是简单的线性模型,但是可以预先对特征做各种变换、交叉等来增加wide模型的非线性性。 deep是一个FNN,对高维稀疏类别特征采取embedding降维,embedding的结果是在训练时候学出来的。 wide与deep结合的方式,是将两者的输出通过加权最后喂给一个logistic损失函数。值得注意的是,这里是join train并不是ensemble,ensemble是...
通常会将前两者合并叫query,后者叫item,抽象为query-item的输入输出问题。论文主要讨论将wide&deep模型应用在ranking模块。 在工业界中大规模推荐系统的排序模块,广义线性模型比如逻辑回归被广泛应用,因为简单、可扩展、可解释。模型通常是通过one-hot编码的二值化特征输入进行训练。这种线性模型的记忆能力通常是通过特征...
简单来说,人脑就是一个不断记忆(memorization)并且归纳(generalization)的过程,而这篇论文的思想,就是将宽线性模型(Wide Model,用于记忆,下图左侧)和深度神经网络模型(Deep Model,用于归纳,下图右侧)结合,汲取各自优势形成了 Wide & Deep 模型用于推荐排序(下图中间)。
Wide & Deep的模型结构简单,由wide 以及 deep两部分组成,在深度学习领域在推荐算法的应用中具有里程碑式的意义。 1.推荐算法中的两大任务 Cheng等人认为推荐算法主要需要解决两大... 《Wide and deep learning in Recommender Systems》论文阅读笔记 《Wide and deep learning in Recommender Systems》阅读笔记 ...