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的DNN收集布局金沙汇商铺骗局基于乘法的运算来表现体征交叉

时间:2018-09-16 01:41来源:未知 作者:admin 点击:
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  拿到这份文档时想必你的脑海中一曲环绕着这么一个问题,“机械进修/深度进修要怎样学呢?(怎样入门,又怎....

  此时pij为M*M的矩阵,计较一个pij的时间复杂度为M*M,而p是N*N*M*M的矩阵,因而计较p的事务复杂度为N*N*M*M。从而计较lp的时间复杂度变为D1 * N*N*M*M。这个明显价格很高的。为了削减担任度,论文利用了叠加的思惟,它从头定义了p矩阵:

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  PNN,全称为Product-based Neural Network,认为正在embedding输入到MLP之后进修的交叉特征表达并不充实,提出了一种product layer的思惟,既基于乘法的运算来表现体征交叉的DNN收集布局,如下图:

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  终究到了冲动人心的代码实和环节了,一曲想找一个实现比力好的代码,找来找去tensorflow没有什么合适的,却是pytorch有一个不错的。没法子,只能本人来实现啦,因而本文的代码严酷按照论文获得,有不合错误的的处所或者改良之处还望大师多多斧正。

  剩下的代码就不引见啦!好啦,本文只是供给一个引子,相关PNN的学问大师能够更多的进行进修呦。

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  feat_index是特征的一个序号,次要用于通过embedding_lookup选择我们的embedding。feat_value是对应的特征值,若是是离散特征的线,若是不是离散特征的话,就保留本来的特征值。label是现实值。还定义了dropout来防止过拟合。

  前面提到了,product layer能够分成两个部门,一部门是线性部门lz,一部门长短线性部门lp。

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  权沉由四部门形成,起首是embedding层的权沉,然后是product层的权沉,有线性信号权沉,还有平方信号权沉,按照IPNN和OPNN别离定义。最初是Deep Layer各层的权沉以及输出层的权沉。

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  本文的代码按照之前DeepFM的代码进行改良,我们只引见模子的实现部门,其他数据处置的细节大师能够参考我的github上的代码.

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  Embedding Layer跟DeepFM中不异,将每一个field的特征转换成同样长度的向量,这里用f来暗示。

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  分歧的g的选择使得我们有了两种PNN的计较方式,一种叫做Inner PNN,简称IPNN,一种叫做Outer PNN,简称OPNN。

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  沉点顿时就要来了,我们能够看到正在获得l1层输出时,我们输入了三部门,别离是lz,lp 和 b1,b1是我们的偏置项,这里能够先不管。lz和lp的计较就是PNN的精髓所正在了。我们慢慢道来

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  看上面的公式,我们起首需要晓得z和p,这都是由我们的embedding层获得的,此中z是线性信号向量,因而我们间接用embedding层获得:

  输出层输出层很简单,将上一层的收集输出通过一个全链接层,颠末sigmoid函数转换后映照到(0,1)的重庆时时彩开奖号码间中,获得我们的点击率的预测值:

  product layer能够分成两个部门,一部门是线性部门lz,一部门长短线性部门lp。二者的形式如下:

  接下来,我们别离来具体引见这两种形式的PNN模子,因为涉及到复杂度的阐发,所以我们这里先定义Embedding的大小为M,field的大小为N,而lz和lp的长度为D1。

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  Deep Part论文中的Deep Part现实上只要一层,不外我们能够随便设置,最初获得输出:

  丧失函数—一个丧失函数可暗示为L:(z,y)∈R×Y⟼L(z,y)∈R,dnn它将取现实数据值y对应的预测....

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  所以,pij其实是一个数,获得一个pij的时间复杂度为M,p的大小为N*N,因而计较获得p的时间复杂度为N*N*M。而再由p获得lp的时间复杂度是N*N*D1。因而 对于IPNN来说,总的时间复杂度为N*N(D1+M)。局基于乘法的运算来表现体征交叉文章对这一布局进行了优化,能够看到,我们的p是一个对称矩阵,因而我们的权沉也能够是一个对称矩阵,对称矩阵就能够进行如下的分化:

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  Product Layer按照之前的引见,我们别离计较线性信号向量,二次信号向量,以及偏置项,三者相加同时颠末relu激活获得深度收集部门的输入。

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