【Paper Note】xDeepFM詳解
更新時間：2018/06/18 前言 這篇博文是閱讀xDeepFM論文之後整理所得，論文地址爲：https://arxiv.org/abs/1803.05170，以下理解都是個人想法，有疏漏請指出。 Embedding方式 首先，論文介紹了模型中Embedding的方式，對於大規模離散特徵，數據稀疏，採用one-hot編碼方式，對於每個屬性特徵分別進行one-hot編碼，然後再將每一條屬性鏈接生成
相關文章
- 1. [Paper][Link note]
- 2. SSD paper note
- 3. 【Paper Note】Representation Learning-Assisted Click-Through Rate Prediction (DeepMCP) 論文詳解
- 4. [Paper Reading Note]Mask Scoring R-CNN
- 5. Paper Note --- Transfer Learning via Dimensionality Reduction
- 6. [Paper Reading Note]EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
- 7. [Paper Reading Note]Path Aggregation Network for Instance Segmentation
- 8. [Paper Reading Note]Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
- 9. Face Paper: S3FD論文詳解
- 10. Face Paper: DSSD論文詳解
- 更多相關文章...
- • 免費ARP詳解 - TCP/IP教程
- • *.hbm.xml映射文件詳解 - Hibernate教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. [Paper][Link note]
- 2. SSD paper note
- 3. 【Paper Note】Representation Learning-Assisted Click-Through Rate Prediction (DeepMCP) 論文詳解
- 4. [Paper Reading Note]Mask Scoring R-CNN
- 5. Paper Note --- Transfer Learning via Dimensionality Reduction
- 6. [Paper Reading Note]EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
- 7. [Paper Reading Note]Path Aggregation Network for Instance Segmentation
- 8. [Paper Reading Note]Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
- 9. Face Paper: S3FD論文詳解
- 10. Face Paper: DSSD論文詳解