# Deep部分# 输入层:数值型特征deep_num_features=X[:,:numeric_features]# 输入层:类别型特征embedding层计算deep_emb_features=np.dot(X[:,numeric_features:],deep_W0_E)# 将数值特征和embedding层特征合并计算deep_Z1=np.dot(deep_num_features,deep_W1_N)+np.dot(deep_emb_features,deep_W1_E)+dee...
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 ...
2.4、Wide & Deep模型的联合训练(joint training) 联合训练是指同时训练Wide模型和Deep模型,并将两个模型的结果的加权和作为最终的预测结果: P(Y=1∣x)=σ(wTwide[x,ϕ(x)]+wTdeepa(lf)+b)P(Y=1∣x)=σ(wwideT[x,ϕ(x)]+wdeepTa(lf)+b) P\left ( Y=1\mid \mathbf{x} \right )=\si...
Wide & Deep模型同时具备了这两种能力,LR模型构成了Wide侧,DNN模型构成了Deep侧。 2. Wide & Deep模型 2.1. Wide & Deep模型结构 Wide & Deep模型的结构如下图所示: 在这里插入图片描述 在Wide & Deep模型中包括两个部分,分别为Wide部分和Deep部分,Wide部分如上图中的最左侧的图(Wide Models)所示,Deep部分...
Wide部分与Deep部分的结合 W&D模型是将两部分输出的结果结合起来联合训练,将deep和wide部分的输出重新使用一个逻辑回归模型做最终的预测,输出概率值。联合训练的数学形式如下:需要注意的是,因为Wide侧的数据是高维稀疏的,所以作者使用了FTRL算法优化,而Deep侧使用的是 Adagrad。
可见wide & Deep是专门为推荐系统点击率预估而设计的一个种联合模型。 1、记忆与泛化 记忆可以宽松定义为学习商品或者特征的共同出现频繁程度和利用历史数据中可用的相关性。 泛化是基于相关性的传递性,探索从未出现或者极少出现过的新的特征组合。 基于记忆的推荐系统通常更加直接地和与用户交互过的商品相关。 和基于...
Wide和deep部分输出后加权和,再输入一个共同的logistic loss function用于联合训练: 联合训练不同于ensemble,ensemble是各个模型独立训练,同时汇总它们的预测结果,而联合训练则同时优化所有模型参数。在实验中该论文使用在线学习算法(Follow-The-Regularized-Leader)FTRL算法,F1正则化项作为wide部分的优化算法,AdaGrad作为deep...
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作为deep部分的优化器。 这个联合模型如图1(中)所示。对于逻辑回归问题,模型的预测是: ...
算法 如图,模型由左边的wide与右边的deep结合而成,两者的结果相加后经过一个sigmoid层得到最终的CTR预估值。其中,deep中包含所有特征,wide中包含人工设计的需要加强记忆能力的特征交叉(如下载软件A与展现软件B),特征交叉方法使用交叉积,可以看做特征one-hot表示下的向量内积。
2.2. Wide & Deep模型的联合训练(joint training) 联合训练是指同时训练Wide侧模型和Deep侧模型,并将两个模型的结果的加权和作为最终的预测结果: 其中, 表示的wide侧的原始特征, 表示的是经过特征工程后的交叉特征。 原文中提到模型训练采用的是联合训练(joint training),模型的训练误差会同时反馈到Wide侧模型和Deep...