文章链接: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/41159.pdf 补充:https://courses.cs.washington.edu/courses/cse599s/14sp/scribes/lecture20/lecture20_draft.pdf abstract FTRL-proximal在线学习算法得到的模型更稀疏.收敛性质更佳,使用各坐标单独的学习率…

目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).…

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 方法概括  Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

A Deep Learning Pipeline for Classifying Different Stages of Alzheimer's Disease from fMRI Data -- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍,会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类:非病态健康控制(NC).显著性记忆关注(SMC).早期轻度认知损害 (EMCI).晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD)…

基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

在线最优化求解(Online Optimization)之五:FTRL 在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现.有实验证明,L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度,但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性.那么这两者的优点能不能在一个算法上体现出来?这就是FTRL要解决的问题. FTRL(Follow the Regularized Leader)是由Google的H. Brendan McMahan在2010年提出…

转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的 FTRL(Follow-the-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控…

原文:http://blog.xlvector.net/2014-02/different-logistic-regression/ 最近几年广告系统成为很多公司的重要系统之一,定向广告技术是广告系统中的重要技术,点击率预估是定向广告技术中的重要组成部分,Logistic Regression是解决点击率预估最常用的机器学习算法.所以本文介绍一下Logistic Regression(下文简称LR). 解决的问题 LR主要用来解决两类分类问题.下面的问题是一些典型的两类分类问题: 用户看到一个广…

原文:http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/42747281 Display Advertising Challenge ---------2015/1/12 一:背景 CriteoLabs 2014年7月份在kaggle上发起了一次关于展示广告点击率的预估比赛.CriteoLabs是第三方展示广告的佼佼者,所以这次比赛吸引了很多团队来参赛和体验数据. 二:评估指标 比赛采用的评价指标是LoglLoss: 至于离线评估为何更倾向采用lo…