本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic…

今天第二篇(最近更新的都是Deep模型,传统的线性模型会后面找个时间更新的哈).本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年),此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进,成功解决了一些问题,具体的话下面一起来看下吧. 原文:Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction 地址:http://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf 1.问题由来 1.1.背景…

[论文标题]A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies  (Artificial Intelligence Review,201906) [论文作者]Zeynep Batmaz 1 · Ali Yurekli 1 · Alper Bilge 1 · Cihan Kaleli 1 [论文链接]Paper(37-pages // Single column) ==================…

论文:个性化推荐系统的研究进展 发表时间:2009 发表作者:刘建国,周涛,汪秉宏 论文链接:论文链接 本文发表在2009,对经典个性化推荐算法做了基本的介绍,是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤. 事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 .文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统 , 混合推荐…

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与…

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

前言 论文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理.来源都做了详细讲解. 论文内容 前面介绍的都是BM原理及其训练,可以不用管它,下面直接从第3节开始…… 3.DBM 一般情况下,我们…

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 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…