点评 Wide&Deep 排序框架 ?...，通过将 Wide 组件和 Deep 组件在训练时进行加权求和的方式进行。...Wide&Deep 模型线下实验 Wide&Deep 模型有着通用性很强的网络架构，有非常多的可调参数，在模型方面我们用 Adam 作为优化器，用 Cross Entropy 作为损失函数。...图11 Wide&Deep 排序线上效果 从上图可以看出，Wide&Deep 模型在美团点评推荐上，取得了非常明显的效果提升，并且通过对在线服务部署的优化，线上性能也可以满足要求。...本文在介绍了点评推荐平台业务构建相关背景的基础上，介绍了深度学习模型在点评推荐业务中的应用，包括 DSSM 深度语义推荐模型、Session Based RNN 推荐模型以及 Wide Deep Learning
1.2 Wide&Deep Model ?...在《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》[1]中，Wide 侧使用的是线性结构 y= w*x +b，通过对 0-1 离散特征的交叉组合，模型可以非常有效地学到这部分可解释性非常强的信息...在 Wide&Deep 的模型中，Wide 侧 0-1 离散特征的交叉组合带来了很好的效果，但需要人工进行特征工程。...DeepFM 的应用，使得这个模型基本不需要特征工程，而且性能在某些数据集上超过了 Wide&Deep 模型。...仔细对比 Wide&Deep 和 DeepFM，会发现 DeepFM 只进行了 Order-2 和 Order-1 的特征组合，而 Wide&Deep 模型中的 Wide 侧实现了更高阶的特征组合。
DNN可以进行高阶特征交互，为什么RNN模型仍然需要各种门控单元来处理序列？DNN学不会遗忘信息或者保留信息吗？...Universal Approximation Theorem只是存在性定理，并没有提供任何关于如何找到这样一个拟合完美的函数的保证。为了能够更好地学习出拟合函数，人们从三个方面在努力。...Wide&Deep和FM里手动构造二阶项，也只是想为DNN提供更多的“输入素材”，让DNN可以更好地发挥而已。...那这就是一个四阶相关性，在Wide&Deep或者FM的框架下，你需要构造四阶项之后才能发现这种潜在的逻辑。...但是构造四阶项的代价实在太大了，所以在Wide&Deep或者FM中只有二阶项，我们期望可以借此覆盖大多数的简单逻辑，而又不至于让模型过于复杂。
Wide & Deep Network(连续特征->交叉特征+LR、离散特征->onehot->DNN) ?...Wide and Deep Network Google 在 2016 年提出的宽度与深度模型（Wide&Deep）在深度学习 CTR 预估模型中占有非常重要的位置，它奠定了之后基于深度学习的广告点击率预估模型的框架...Wide&Deep将深度模型与线性模型进行联合训练，二者的结果求和输出为最终点击率。其计算图如下： 3.4....DeepFM 在Wide & Deep Network基础上进行的改进，DeepFM的Wide部分是 FM 3.5....基于这样的思想，我们将特征处理库从模型中独立出来，线下阶段在 pipeline 中而非模型中调用此库，线上阶段在模型中调用此库，但是这样会带来线上线下不一致的问题。
，主要总结当时深度学习如何在多目标跟踪应用的工作。...与批处理方法相比，在线方法往往表现较差，因为它们无法使用将来的信息来修复过去的错误。...一些工作试图通过一些假设（例如马尔可夫性，固定分布等）来实现此目标。 如图是基于深度学习的MOT方法图： 下表是所列MOT方法的细节对比。...Conf. on Image Processing, Beijing, China, 2017 下图是深度SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的示意图：从wide...AAAI, San Francisco, CA, USA, 2017 如图是RNN（recurrent neural networks）-LSTM跟踪框架：构建一个基于RNN的网络学习预测、更新状态和终止概率
那么关键问题转化成：如何高效的提取这些组合特征。一种办法就是引入领域知识人工进行特征工程。这样做的弊端是高阶组合特征非常难提取，会耗费极大的人力。...遇上深度学习 随着DNN在图像、语音、NLP等领域取得突破，人们见见意识到DNN在特征表示上的天然优势,相继提出了使用CNN或RNN来做CTR预估的模型。...Google意识到了这个问题，为了同时学习低阶和高阶组合特征，提出了Wide&Deep模型。 它混合了一个线性模型（Wide part）和Deep模型(Deep part)。...没有对于1阶和2阶特征进行建模 [Wide&Deep] Wide & Deep设计的初衷是想同时学习低阶和高阶组合特征，但是wide部分需要领域知识进行特征工程。...（相比之下Wide&Deep中的Wide和Deep部分是没有共享的） 不需要特征工程。（相比之下Wide&Deep中的Wide部分需要特征工程） 训练效率高。
【4/5】Wide & Deep Learning for Recommender Systems 【5/5】Real-time Personalization using Embeddings for...简介：将Transformer的self attention结构应用在推荐系统典型的Wide & Deep网络结构中。...Wide & Deep Learning for Recommender Systems 评分：4/5。...提出Wide & Deep的解决方案来改善memorization(relevancy)和generality(diversity)的表现。...可以借鉴的点，在于如何设计的likelihood的期望。
1.2RNN网络 RNN是一种节点定向连接成环的人工神经网络，与DNN网络相比，RNN可以利用上一个时序的输出及当前输入计算输出，网络结构如下： ? 展开如下： ? 各层关系： ? 。...1.6深度学习与传统模型融合 深度学习与传统模型融合，例如：利用wide&deep就是MLP结合LR的模型，根据模型的训练方式融合模型可以分为松耦合模型和紧耦合模型。...紧耦合模型：模型的不同部分是一起训练的，这类模型也可以称为end-to-end模型，例如wide&deep就是LR模型的参数和MLP的参数是一起训练的。...2.4 wide&deep模型 论文见附件Wide&deep.pdf。网络结构如下： ? Wide&deep模型是MLP + LR的一种模型，LR部分是各种ID类特征的交叉。...DeepFM模型与wide&deep相比，是将LR部分改为FM，与LR相比，FM的优点在于自动做特征交叉，减少人工特征工程的工作量。模型计算公式： ?
详细的示例请访问这里：https://github.com/c0cky/TensorFlow-in-a-Nutshell 递归神经网络（RNN） ?...使用情况：语言建模、机器翻译、词汇嵌入、文本处理 自从长短时记忆（LSTM）和门控递归单元（GRU）提出以后，递归神经网络（RNN）相较其他自然语言处理模型有了飞跃式的发展。...RNN 的输入可以是表征字符的向量，可以经过训练在训练数据集的基础上生成新的句子。RNN 模型的好处在于保留句子中的情景，能够推演“cat sat on mat”的意思是猫在垫子上面。...深广模型（Deep and Wide Models） ?...使用情况：推荐系统、分类和回归 深广网络（Deep and Wide Network）的细节可以参见这篇文章：谷歌发布 Deep and Wide 网络，开源 TensorFlow 模型。
在 global model 部分滴滴考虑了近年来在推荐系统领域受到关注的 Wide & Deep 模型，以保证所有模块都可以进行端到端的训练。...其 Wide 分支其实和 FM 是源出一脉的，对特征进行二阶交叉，对历史数据拥有一定的记忆功能。而它的 Deep 分支就是传统的多层感知机结构，有较好的泛化能力。两个分支强强联手，能互取所长。...以最流行的 LSTM 为例，它通过引入 additive memory 和 gate 来缓解简单 RNN 的梯度消失问题： 将它和 WD 模型组合之后，就得到了 Wide-Deep-Recurrent...其中，Wide 和 Deep 模块对行程的整体信息进行建模，而 Recurrent 模块对行程的轨迹进行细致的建模，可以捕捉到每条 link、每个路口的信息。...在最终汇总时，Wide 模块通过仿射变换把输出变到合适维度，Deep 模块直接把顶层 hidden state 作为输出，而 Recurrent 模块将 LSTM 的最后一个 hidden state
之后paper当中拉踩了一下同行，首先说明了单纯的CNN以及RNN效果不好，这个比较容易想明白，RNN主要应用场景是序列场景，比如文本、音频等，用在CTR预估上并不合适。...这个模型可以分成两个部分，分别是FM部分以及Deep部分。这两个部分的输入是一样的，并没有像Wide & Deep模型那样做区分。...这样可以避免像是Wide & Deep那样多余的特征工程。...模型选择 一共选择了LR、FM、FNN、PNN、Wide & Deep以及DeepFM这7个模型来一起进行比较。...对于Wide & Deep模型来说，为了消除特征预处理的影响，我们把Wide & Deep模型当中的LR部分换成了FM部分，为了避免歧义，我们把替换之后的模型称为FM & DNN，替换之前的称为LR &
如何把合适的商品推荐给每位用户，节约用户购物时间，增强用户购物体验，是横亘在京东技术人面前的最大难题。...在图2右侧，我们还引入了类似Wide & Deep网络[8]的结构，以增强整个模型的表达能力。 可视化 ?...实验 在Telepath之前，京东的全量基准所用的模型和Wide & Deep网络很接近，因此Telepath的离线实验主要是和Wide & Deep网络对比，见图5： ?...图5 Wide & Deep和Telepath对比（离线） 从图中可见，Telepath的Loss和AUC比起Wide & Deep网络都有一定改善。 ?...Wide & deep learning for recom- mender systems.
3.3 wide & deep的原理 wide & deep的结构如下： ?...Wide Part Wide Part其实是一个广义的线性模型，使用特征包括 raw input(原始特征)和cross-product transformation(组合特征) Deep Part ?...此思想相当于是先寻找局部最优，然后整合起来寻找全局最优，此方法有一定的好处，但是目前应用的不是很多了。...6.7 LSTM LSTM主要解决的是循环神经网络中的梯度消失问题，传统RNN中为什么会出现梯度消失或爆炸，以及LSTM是如何解决的，参考文献14 和 15....RNN梯度消失和爆炸的原因：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 LSTM如何解决梯度消失问题：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749444
如何把合适的商品推荐给每位用户，节约用户购物时间，增强用户购物体验，是横亘在京东技术人面前的最大难题。...在图2右侧，我们还引入了类似Wide &Deep网络[8]的结构，以增强整个模型的表达能力。 可视化 ?...实验 在Telepath之前，京东的全量基准所用的模型和Wide & Deep网络很接近，因此Telepath的离线实验主要是和Wide &Deep网络对比，见图5： ?...图5 Wide & Deep和Telepath对比（离线） 从图中可见，Telepath的Loss和AUC比起Wide & Deep网络都有一定改善。...Wide & deep learning for recom-mender systems.
年）——记忆能力和泛化能力的综合权衡 图5 Google Wide&Deep模型架构图 Google Wide&Deep模型的主要思路正如其名，把单输入层的Wide部分和经过多层感知机的...论文：[Wide&Deep] Wide & Deep Learning for Recommender Systems (Google 2016) 五、华为 DeepFM (2017年)——用FM代替Wide...DCN）同样是对Wide&Deep的进一步改进，主要的思路使用Cross网络替代了原来的Wide部分。...NFM的深度网络部分模型架构图 相对于DeepFM和DCN对于Wide&Deep Wide部分的改进，NFM可以看作是对Deep部分的改进。...从阿里的多模态、多目标的深度学习模型，到YouTube基于RNN等序列模型的推荐系统，再到Airbnb使用Embedding技术构建的搜索推荐模型，深度学习的应用不仅越来越广泛，而且得到了越来越快的进化
年）——记忆能力和泛化能力的综合权衡 图5 Google Wide&Deep模型架构图 Google Wide&Deep模型的主要思路正如其名，把单输入层的Wide部分和经过多层感知机的...论文：[Wide&Deep] Wide & Deep Learning for Recommender Systems (Google 2016) 五、华为 DeepFM (2017年)——用FM代替Wide...DCN）同样是对Wide&Deep的进一步改进，主要的思路使用Cross网络替代了原来的Wide部分。...的深度网络部分模型架构图 相对于DeepFM和DCN对于Wide&Deep Wide部分的改进，NFM可以看作是对Deep部分的改进。...从阿里的多模态、多目标的深度学习模型，到YouTube基于RNN等序列模型的推荐系统，再到Airbnb使用Embedding技术构建的搜索推荐模型，深度学习的应用不仅越来越广泛，而且得到了越来越快的进化
聚类方法的掌握（顺便问问Kmeans的EM推导思路、谱聚类和Graph-cut的理解）、梯度下降类方法和牛顿类方法的区别（顺便问问Adam、L-BFGS的思路）、半监督的思想（顺便问问一些特定半监督算法是如何利用无标签数据的...、从MAP角度看半监督）、常见的分类模型的评价指标（顺便问问交叉熵、ROC如何绘制、AUC的物理含义、类别不均衡样本） CNN中卷积操作和卷积核作用、maxpooling作用、卷积层与全连接层的联系、梯度爆炸和消失的概念...（顺便问问神经网络权值初始化的方法、为何能减缓梯度爆炸消失、CNN中有哪些解决办法、LSTM如何解决的、如何梯度裁剪、dropout如何用在RNN系列网络中、dropout防止过拟合）、为何卷积可以用在图像...（包括数据集划分、模型验证等）、序列学习、wide&deep model（顺便问问为何wide和deep) 【代码能力】主要考察实现算法和优化代码的能力，我一般会先看面试者的github repo（如果简历给出来...此问题是给面试者一个展现自我的机会，同时也是挖掘出之前遗漏的问题。 以上问题能答完美的，请私信我~ 。。。 。。。 。。。 。。。 我要向你学习
使用 RNN（在像素的序列上）分类图像：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway...IMDB 情感数据集分类任务：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/nlp/bidirectional_lstm.py 动态 RNN...tflearn/tflearn/blob/master/examples/reinforcement_learning/atari_1step_qlearning.py 其他 Recommender-Wide...&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others.../recommender_wide_and_deep.py Notebooks Spiral Classification Problem，对斯坦福 CS231n spiral 分类难题的 TFLearn
里面有很流行的机器学习算法： 线性/逻辑回归 K-means聚类算法 高斯混合模型 沃尔什（WALS）矩阵分解 支持向量机 SDCA，即随机双坐标上升 随机森林和决策树 深层网络的其他各种结构，如DNN，RNN...，LSTM，Wide&Deep，......因此此值是高度非凸的。因此 训练工作以一个迭代的方式运行。首先，你要修复V、计算U，然后修复U ，计算V，以此类推。 ? 3....开发者希望能保持TensorFlow承诺的灵活性和可扩展性，所以这些不是不透明的仅能通过此API访问的对象。事实上 ，它们可以允许用户检查图形并且也能够把这些图嵌入较大的训练模型。...以上谈到了不同算法、展示了如何使用高级API访问它们的例子，并讨论了这些算法的灵活性和可扩展性。接下来，Ashish强调了一点：所有这些算法都支持分布式实现。
://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/bidirectional_rnn.py...使用 RNN（在像素的序列上）分类图像 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/rnn_pixels.py Highway...blob/master/examples/reinforcement_learning/atari_1step_qlearning.py 第三步：为TF新手准备的其他方面内容 Recommender-Wide...&Deep Network，推荐系统中 wide & deep 网络的教学示例： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others.../recommender_wide_and_deep.py Spiral Classification Problem，对斯坦福 CS231n spiral 分类难题的 TFLearn 实现： https
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