xDeepFM - 程序员宅基地

出现 SyntaxError: unexpected character after line continuation character 的一种原因及解决方法

例如编辑2行代码。 **** tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), strides = 2),\ tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding = 'same',activation = tf.nn.relu) **** 表面看起来都没有问题，那么根据错误显示 ...

2019Baai-zhihu-Cup-findexp-4th:2019年知乎看山杯第四名

标签： JupyterNotebook

具体采用了LightGBM等提升树模型跟xDeepFm等推荐系统常用的神经网络模型，最终结果同stacking融合不同模型得到。官方在邀请记录文件中提供了过去一个月来用户被邀请的记录，每条邀请是一条样本，并且标注了用户是否...

paddle-operator:利用EDL和Volcano的Kubernetes进行弹性深度学习培训

标签： Go

桨式操作器 ... EDL已在Wide＆Deep模型和xDeepFM模型上得到验证。在线/离线服务联合部署的能力反映在运行各种在线服务的生产集群中，通常有必要预留多余的资源来应对用户请求的突然增加。我们希望

深度学习在推荐系统中的应用

PNN模型理论和实践 1、原理 PNN，全称为Product-based Neural Network，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种product layer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构...

源于飞桨生态的一站式开箱即用工具搜索推荐系统

标签：人工智能 AI-人工智能

包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、DeepWalk、SSR、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM...

【已解决】导入tensorflow报错/python已停止工作/The kernel appears to have died

标签： anaconda jupyter tensorflow

【已解决】导入tensorflow报错/python已停止工作/The kernel appears to have died

【好书推荐5】《精通推荐算法：核心模块+经典模型+代码详解》

标签：学习推荐算法算法

送书活动。本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。...

【Python】报错：SyntaxError: unexpected character after line continuation character

标签： Python 报错

目录一、报错情况二、报错原因三、报错解决一、报错情况 ...SyntaxError: unexpected character after line continuation character ...语法错误：行连续字符后的以外字符 ...报错日志指出的代码行有问题，比如语法...

深度学习 - 43.SeNET、Bilinear Interaction 实现特征交叉 By Keras

标签：深度学习神经网络 SENET

kears 实现 FiBiNet 论文中的 SENET Layer 与 Bilinear Interaction Layer。

python 知识点

1、cast string to float is not supported tf.cast(x,dtype=tf.float32)是不支持的如果x是一个数字，可以用，tf.string_to_number(x),来转换类型，如果不传入类型这个参数，默认输出的是float32的。...

基于TensorFlowServing的深度学习在线预估

标签：基于TensorFlowServing的深度学习在线预估

而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：WideandDeep[1]、DeepCrossNetwork[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。但是，当离线模型需要上线时，就会遇见各种新的问题：离线模型...

精通推荐算法3：精排特征交叉架构（体系化总结，面试必备）

标签：推荐算法算法机器学习

特征交叉可以帮助生成新的特征，提高模型准确度。利用深度学习进行特征交叉，可以解决手动特征交叉门槛高、工作任务重、无法穷举等缺点，大大提升了模型表达能力。深度学习特征交叉主要有DNN模型、异构模型和序列...

AI上推荐之 AutoInt模型(Transformer开始玩特征交互)

标签： transformer 自然语言处理深度学习

这段时间做优化模型的事情，正好和特征交互有关系，这个也是推荐系统里面一直探索的一个方向，从浅层模型的FM, FFM, HOFM, FwFM到深层模型的DNN, PNN, NFM, AFM, DeepFM, DCN, xDeepFM, FiBiNet等，而这次正好借着...

蔡氏方程matlab求解代码-pytorch-fm:PyTorch中的分解机模型

标签：系统开源

xDeepFM AutoInt（自动要素交互模型） AFN（自适应要素网络模型）每个模型的AUC值（对于criteo数据集）约为0.80，对于avazu数据集约为0.78。（请参阅）安装 pip install torchfm API文档执照麻省理工学院

一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

‍‍点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容作为从本次比赛共157队伍中脱颖而出的冠军方案，评分达到87.9683，从数据清洗、模型构建、目...

【GNN】图技术在美团外卖下的场景化应用及探索

标签：图神经网络深度学习推荐算法

对于高频用户，可能会导致兴趣圈封闭导致模型建模无法跳脱既有的兴趣圈；对于低频用户，由于信息的缺乏导致其兴趣刻画不完整。因此，我们需要具备拓展用户兴趣边界的信息扩展能力、对单点信息的扩充能力；...

推荐算法架构3：精排

标签：推荐系统精排推荐算法

精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块，目前基本都是基于模型来实现，涉及样本、特征、模型三部分。 1 样本 ...样本方面主要问题有 ... 正负样本不均衡：比如CTR任务，如果点击率是5%，则正负样本1: 20，负样本远...

深度学习在金融领域的应用

关注上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容作者丨梅子行来源丨风控算法工程师（ID：RC_algorithms）现在我们正处在一个深度学习时代，...

【推荐实践】腾讯推荐系统中的深度匹配模型

标签： relativelayout ggplot2 powerdesigner

省时查报告-专业、及时、全面的行研报告库省时查方案-专业、及时、全面的营销策划方案库【免费下载】2022年6月热门报告合集从零开始了解推荐系统全貌机器学习在B站推荐系统中的应用实践微信视频号实时推荐技术架构...

AI上推荐之 MMOE(多任务yyds)

标签：推荐系统多任务学习 MMOE

1. 写在前面这篇文章开始多任务模型的学习，随着推荐技术的蓬勃发展，目前越来越多的推荐场景，往往并不是单纯的优化一个指标，比如: 视频推荐领域: 推荐排序任务不仅需要考虑到用户点击率，完播率，也需要考虑到...

CTR --- FGCNN论文阅读笔记，及tf2复现

标签：深度学习机器学习推荐算法

文章目录摘要1. 介绍2. 卷积神经网络模型的特征生成2.1 概貌2.2 Feature Embedding2.3.1 Convolutional Layer2.3.2 Pooling Layer2.3.3 Recombination Layer2.3.4 Concatenation2.4 Deep Classifier2.4.1 Network ...

deepfm算法论文翻译（五）

标签： deepfm deepfm论文翻译搜索算法

DeepFM：基于因式分解机的CTR预测神经网络摘要 ... 尽管取得了很大进展，但现有方法似乎在低阶或高阶交互中，有很强的偏见，或需要专业知识特征工程。在本文中，我们展示可以推导出强调低阶和高阶特征交互的端到端...

CTR---DIN原理，及deepctr组网实现DIN

标签：深度学习 tensorflow 神经网络

文章目录原理小结deepctr实现DIN（基于df的数据格式）原理小结 Candidate Ad item，在这指广告特征。 ...主要就是过去用户明确表示感兴趣的item统统都打包起来，我们看一个人不是看他说什么，是看他做什么，所以...

MLR原理及deepctr组网实现MLR

标签： tensorflow 深度学习神经网络

文章目录MLRdeepctr实现MLR MLR https://zhuanlan.zhihu.com/p/100532677...deepctr实现MLR import os, warnings, time, sys import pickle import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd, numpy as np from