XdeepFM和CIN

時間 2021-07-13

標籤筆記简体版

原文原文鏈接

CIN和crossNet都是顯式構造交叉特徵的典範。其巧妙之處在於，通過k階交叉構造k+1階交叉，從而將複雜度控制到可接受範圍。 CIN中將sum pooling替換爲max pooling，可能效果會更好。 CIN中應該加入x0的一階項，形成一個完整的泰勒級數。論文對crossNet的描述可能有誤？？？否則xk真是x0的線性變化，沒有非線性是不可能學好的。 CIN中的二階特徵是e_i e_j的

>>阅读原文<<

相關文章

1. MSRA2018的xDeepFM(CIN)
2. xDeepFM模型
3. using namespace std 和 using std::cin
4. EOF 關於 scanf 和 cin
5. 【Paper Note】xDeepFM詳解
6. xDeepFM的深入淺出
7. xDeepFM論文解讀(KDD2018)
8. [CTR預估] xDeepFM模型
9. cin,cout優化
10. cin,cin.get(),cin.getline(),getline()
更多相關文章...
• XLink 和 XPointer 語法 - XLink 和 XPointer 教程
• Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
• IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
• 適用於PHP初學者的學習線路和建議

相關標籤/搜索

XLink 和 XPointer 教程

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。

最新文章

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

相關文章

1. MSRA2018的xDeepFM(CIN)
2. xDeepFM模型
3. using namespace std 和 using std::cin
4. EOF 關於 scanf 和 cin
5. 【Paper Note】xDeepFM詳解
6. xDeepFM的深入淺出
7. xDeepFM論文解讀(KDD2018)
8. [CTR預估] xDeepFM模型
9. cin,cout優化
10. cin,cin.get(),cin.getline(),getline()

>>更多相關文章<<