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详解深度学习中推荐系统的经典模型

摘要:DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖,又可以提高模型的泛化能力,因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》,作者:汀丶。 1.DeepFM模型 1.1模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术,其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分,FM模型可以抽取low-order(低阶)特征,DNN可以抽取high-order(高阶)特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合,高阶特征,可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征,为高度抽象特征。无需Wide&Deep模型人工特征工程。由于输入仅为原始特征,而且FM和DNN共享输入向量特征,DeepFM模型训练速度很快。 注解:Wide&Deep是一种融合浅层(wide)模型和深层(deep)模型进行联合训练的框架,综合利用浅层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力,实现单模型对推荐系统准确性和扩展性的兼顾。 该模型的Paddle实现请参考链接:Pad...

深度Q网络:DQN项目实战CartPole-v0

摘要:相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0》,作者: 汀丶 。 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个: 使用深度神经网络替代原来的Q表:这个很容易理解原因 使用了经验回放(Replay Buffer):这个好处有很多,一个是使用一堆历史数据去训练,比之前用一次就扔掉好多了,大大提高样本效率,另外一个是面试常提到的,减少样本之间的相关性,原则上获取经验跟学习阶段是分开的,原来时序的训练数据有可能是不稳定的,打乱之后再学习有助于提高训练的稳定性,跟深度学习中划分训练测试集时打乱样本是一个道理。 使用了两个网络:即策略网络和目标网络,每隔...

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