論文閱讀：（NFM）Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
文章目錄 摘要 一、Introduction 二、NFM基本原理 1、系統框架 1、Embedding Layer 2、Bi-Interaction Layer 3、Hidden Layer 4、Prediction Layer 2、 NFM vs Wide&Deep、DeepCross 三、訓練 1、目標函數 2、參數估計 3、Dropout 4、Batch Normalization 四、實驗
相關文章
- 1. NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）
- 2. 《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》NFM模型及python代碼
- 3. 論文筆記《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》
- 4. Factorization Machines 論文閱讀總結
- 5. Factorization Machines with libFM (2012)論文閱讀
- 6. 經典論文閱讀(五)--Factorization Machines(FM)
- 7. Global Sparse Momentum SGD for Pruning Very Deep Neural Networks 論文閱讀筆記
- 8. 【論文閱讀筆記】Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks
- 9. 論文筆記-Factorization Machines
- 10. 點擊率預測《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》論文精讀
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Scala 中文亂碼解決
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）
- 2. 《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》NFM模型及python代碼
- 3. 論文筆記《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》
- 4. Factorization Machines 論文閱讀總結
- 5. Factorization Machines with libFM (2012)論文閱讀
- 6. 經典論文閱讀(五)--Factorization Machines(FM)
- 7. Global Sparse Momentum SGD for Pruning Very Deep Neural Networks 論文閱讀筆記
- 8. 【論文閱讀筆記】Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks
- 9. 論文筆記-Factorization Machines
- 10. 點擊率預測《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》論文精讀