原创 VSCode重定向生成的exe文件
這裏我是用codeRunner運行程序的，修改setting.json文件，加入 "code-runner.executorMap": { "cpp": " cd $dir && g++ $fileName -D
2020-06-21 01:27:20
原创 doc2vec模型
Distributed Representations of Sentences and Documents 該論文提出了一種訓練段落向量的方法。 （一） 提出動機 已經有比較優秀的模型可以很好的生成詞向量，但是對於生成句子或者段
2020-06-21 01:27:20
原创 Conda HTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
該問題可能是由鏡像源導致的： 解決辦法（win10下）： （1）將c:\users\username.condarc文件修改爲 ssl_verify: true channels: - https://mirrors.tun
2020-06-21 01:27:20
原创 Memory-based和Model-based推薦系統
以下理解參考該文章: memory-based-vs-model-based-recommendation-systems Memory-based: 主要通過計算近似度來進行推薦，比如user-based和item-based
2020-06-16 03:02:18
原创 NCF(Neural Collaborative Filtering)——協同過濾與神經網絡的結合
Neural Collaborative Filtering paper 關於協同過濾 協同過濾簡而言之就是物以類聚人以羣分，在真實場景中，通常會獲得一張用戶物品交互表，其實就是一個矩陣M，M[i][j]=1M[i][j]=1M
2020-06-14 03:54:42
原创 VSCode:Cannot edit in read-only editor
File ->preference->輸入run code->找到Run code configuration, 把whether to run code in Intergrated Terminal 勾上重啓VSCode即可
2020-06-12 14:51:47
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原创 FM與DNN的組合——FNN模型
origin paper: https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 解決痛點 特徵學習和模型泛化的能力有限。 網絡結構 top-down視角 CTR層 y^=sigmoid(W3l2+b3)\
2020-06-09 22:54:03
原创 NFM——引入pooling和NN的FM
Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics paper 解決痛點 NFM可以看做是主要針對FM和FNN的改進，他們缺點如下 FM模型雖然學習到了交叉
2020-06-09 22:54:03
原创 端到端的高低階特徵學習——DeepFM模型
paper 解決痛點 DeepFM模型對比了FNN、PNN、Deep&wide，在其缺點上進行了改進，得到了DeepFM模型。 這三種模型的結構如上圖所示，其不足分別如下： FNN 缺點如下： FNN底層通過爲FM預訓練得到向
2020-06-09 22:54:03
原创 利用product解決特徵交叉問題——PNN模型
解決痛點 傳統模型： （應該指的是邏輯迴歸這種）挖掘特徵的能力有限，比如無法挖掘到二階特徵 深度網絡模型： 無法應用到大規模高維稀疏特徵上。 所以提出了PNN模型，該模型先用embedding層學習到類別特徵的表達形式，再用一個乘
2020-06-09 22:54:03
原创 谷歌CTR預估模型——deep&cross(DCN)
提出動機 解決交叉特徵學習問題，雖然傳統的FM模型可以學習到二階交叉特徵，對於高階交叉特徵，需要大量的參數，在deep&wide模型，wide部分需要手動進行特徵工程，deep&cross模型在wide部分實現了自動生成高階交叉特
2020-05-14 09:05:37
原创 自動特徵組合——微軟deep crossing模型
提出動機 deep crossing是微軟bing ad團隊提出的，用來解決大規模特徵組合問題的模型，避免了人工進行特徵組合，並使用了當年提出的殘差神經網絡。模型主要結構如下(搞不懂這圖爲啥畫的這麼隨意）。 主要分爲embedd
2020-05-13 10:36:51
原创 NNLM（Neural Network Language Model）模型
論文鏈接 定義 詞彙表VVV，w1⋯wTw_{1} \cdots w_{T}w1⋯wT表述詞彙表中的單詞 目標函數，f(wt,⋯ ,wt−n+1)=P^(wt∣w1n−1)f\left(w_{t}, \cdots, w_{t
2020-05-01 07:21:49
原创 doc2vec 模型
Distributed Representations of Sentences and Documents 該論文提出了一種訓練段落向量的方法。 （一） 提出動機 已經有比較優秀的模型可以很好的生成詞向量，但是對於生成句子或者段
2020-04-29 06:45:06
原创 Deep & Wide模型
（一）CTR預估基本模式 對於用於的一次訪問請求，比如打開App Store，這即是一次請求，系統會通過召回和排序給你推薦一些可能感興趣的App。召回和排序也稱爲粗排和精排。 Retrieval 召回部分主要是從App集合中粗粒度
2020-04-28 06:37:40