推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战 0.8012018.05.19 16:17:18字数 2068阅读 22568 推荐系统遇上深度学习系列:推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践:https://www.jianshu.com/p/781cde3d5f3d推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践:https://www.…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑…

1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑回归模型,这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的…

1. 背景 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR这种线性模型很容易并行化,处理上亿条训练样本不是问题,但线性模型学习能力有限,需要大量特征工程预先分析出有效的特征.特征组合,从而去间接增…

今天我们来剖析一篇经典的论文:Practial Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook.从这篇paper的名称当中我们可以看得出来,这篇paper的作者是Facebook的广告团队.这是一篇将GBDT与LR模型结合应用在广告点击率预测的方法,虽然距今已经有好几年了,但是文中的方法仍然没有完全过时,至今依然有一些小公司还在使用. 这篇paper非常非常经典,可以说是推荐.广告领域必读的文章,说是业内的常识也不为过.这篇文章的质量很高,内容…

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互…

博主根据自身多年的深度学习算法研发经验,整理分享以下十条必知. 含参考资料链接,部分附上相关代码实现. 独乐乐不如众乐乐,希望对各位看客有所帮助. 待回头有时间再展开细节说一说深度学习里的那些道道. 有什么技术需求需要有偿解决的也可以邮件或者QQ联系博主. 邮箱QQ同ID:gaozhihan@vip.qq.com 当然除了这十条,肯定还有其他"必知", 欢迎评论分享更多,这里只是暂时拟定的十条,别较真哈. 主要学习其中的思路,切记,以下思路在个别场景并不适用 . 1.数据回流 [190…