論文《Deep & Cross Network for Ad Click Predictions》 這篇文章的思想很簡(jiǎn)單。wide&deep網(wǎng)絡(luò)是在dnn旁加了一個(gè)需要特征工...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(一)--FM模型理論和實(shí)踐1、FM背景 在計(jì)算廣告和推薦系統(tǒng)中，CTR預(yù)估(click-through rate)是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，判斷一個(gè)商品的是否進(jìn)行推薦需要根據(jù)CTR預(yù)估的點(diǎn)擊率來(lái)進(jìn)行。在進(jìn)...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(十三)--linUCB方法淺析及實(shí)現(xiàn)上一篇中介紹了Bandit算法，并介紹了幾種簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。 但是傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法存在很大...
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論文：Ad Click Prediction: a View from the Trenches
點(diǎn)擊率模型較早的一篇論文。主要提出兩點(diǎn)：FTRL-Proximal online learning。per-coordinate learning rate
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評(píng)論較多，簡(jiǎn)書回復(fù)也不太方便，如有問(wèn)題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)，加入我的微信群一起討論。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成ctr模型中的負(fù)樣本論文：Disguise Adversarial Networks for Click-through Rate Prediction 背景 正負(fù)樣本不均衡的問(wèn)題，常見(jiàn)方法通過(guò)...
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優(yōu)化算法：Adam 分析
重溫了下論文《Adam: A Method for Stochastic Optimization》，結(jié)合李沐的系列課程，有了新的一些理解 幾種常見(jiàn)的optimization...
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rocket網(wǎng)絡(luò)論文《Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing L...
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myerson拍賣理論
#背景 myerson 拍賣理論是廣告拍賣中的著名理論。 理解myerson理論在線上計(jì)算廣告的應(yīng)用，本質(zhì)上是用客戶歷史上對(duì)于特定廣告資源的出價(jià)行為來(lái)擬合計(jì)算客戶的出價(jià)分布，...
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筆記：蒙特卡洛樹(shù)搜索詳見(jiàn)：https://int8.io/monte-carlo-tree-search-beginners-guide/https://blog.csdn.net/ljyt2/...
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Attention is all you need提出一種transformer結(jié)構(gòu)，去除rnn和cnn網(wǎng)絡(luò)，去掉了recurrent的概念 background rnn缺點(diǎn)：時(shí)序計(jì)算導(dǎo)致無(wú)法并行訓(xùn)練，且無(wú)法有效解決 現(xiàn)狀 ...
