DeepFM
在DeepFM网络中,通过将Wide & Deep模型中的Wide侧模型替换成FM模型,实现自动的交叉特征选择,从而实现无需人工参与就可以通过模型进行端到端的学习,自动学习到各种层级的交叉特征。
在DeepFM网络中,通过将Wide & Deep模型中的Wide侧模型替换成FM模型,实现自动的交叉特征选择,从而实现无需人工参与就可以通过模型进行端到端的学习,自动学习到各种层级的交叉特征。
Deep&Cross Network(DCN)是由Google于2017年提出的用于计算CTR问题的方法,是对Wide&Deep[2]模型的进一步改进。线性模型无法学习到特征的交叉属性,需要大量的人工特征工程的介入,深度网络对于交叉特征的学习有着天然的优势,在Wide&Deep模型中,Deep侧已经是一个DNN模型,而Wide侧是一个线性模型LR,无法有效的学习到交叉特征。
Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet,可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。
Deep Crossing是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,Deep Crossing的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network)网络结构做了一些优化,使得其能够更适合处理CTR问题。
PNN(Product-based Neural Network)是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,PNN的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network)网络结构做了一些优化,使得其能够更适合处理CTR问题。
Lambda架构是由Nathan Marz在2011年提出的一个实时大数据处理框架,用于处理大数据批量离线处理和实时数据处理的需求。
在Java的线上业务开发中,各种数据结构之间的转换是必备的技能。Java中数组和List之间的相互转换是常见的数据结构之间的转换,更一般的说是对字符串切分,并将其转换成List,List和String数组的相互转换整理如下。
什么是语言模型?通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型,神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上,通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法。