背景 特征工程是绕不开的话题,巧妙的特征组合也许能够为模型带来质的提升.但同时,特征工程耗费的资源也是相当可观的,对于后期模型特征的维护.模型线上部署不太友好.2016年,微软提出Deep Crossing模型,旨在解决特征工程中特征组合的难题,降低人力特征组合的时间开销,通过模型自动学习特征的组合方式,也能达到不错的效果,且在各种任务中表现出较好的稳定性. 与之前介绍的FNN.PNN不同的是,Deep Crossing并没有采用显式交叉特征的方式,而是利用残差网络结构挖掘特征间的关系.本文将对…

背景 上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全…

这一篇,我们将介绍微软BING AD团队提出的Deep Crossing模型,用来解决大规模特征组合问题的模型,这些特征可以是稠密的,也可以是稀疏的,从而避免了人工进行特征组合,并使用了当年提出的残差神经网络.这个模型也算是深度学习在推荐系统的完整应用了:完整的解决了特征工程.稀疏向量稠密化.多层神经网络进行优化等一些列深度学习的目标应用. 特征 微软在广告场景中所使用的特征如下面所示: 查询. 用户在搜索框中输入的文本字符串 关键字 与产品相关的文本字符串,广告主添加的其产品描述词 标题 赞助…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

简介: 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来访问讨论.) 十五年前,多处理器系统是高度专用系统,要花费数十万美元(大多数具有两个到四个处理…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

Java 理论与实践: 流行的原子 新原子类是 java.util.concurrent 的隐藏精华 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来…

ARM NEON指令集优化理论与实践 一．简介 NEON就是一种基于SIMD思想的ARM技术,相比于ARMv6或之前的架构,NEON结合了64-bit和128-bit的SIMD指令集,提供128-bit宽的向量运算(vector operations).NEON技术从ARMv7开始被采用,目前可以在ARM Cortex-A和Cortex-R系列处理器中采用.NEON在Cortex-A7.Cortex-A12.Cortex-A15处理器中被设置为默认选项,但是在其余的ARMv7 Cortex-A系…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

转载自 : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp01255.html 表面上看起来,无论语法还是应用的环境(比如容器类),泛型类型(或者泛型)都类似于 C++ 中的模板.但是这种相似性仅限于表面,Java 语言中的泛型基本上完全在编译器中实现,由编译器执行类型检查和类型推断,然后生成普通的非泛型的字节码.这种实现技术称为 擦除(erasure)(编译器使用泛型类型信息保证类型安全,然后在生成字节码之前将其清除),这项技术有一些奇怪,并且有…