关键词：FFM，特征交叉，推荐算法 内容摘要 从FM到FFM知识准备 FFM原理综述 FFM PyTorch实践 FFM和FM模型效果对比 从F...
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特征交叉系列：FFM场感知因子分解机原理与实践 -
特征交叉系列：FM和深度神经网络的结合，DeepFM原理简述和实践关键词：FM，DNN，DeepFM，特征交叉，推荐算法 内容摘要 从FM，FFM到DeepFM DeepFM网络结构解析 DeepFM在PyTo...
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特征交叉系列：NFM原理和实践，使用交叉池化连接FM和DNN关键词：NFM，FM，DMM，推荐算法,特征交叉 内容摘要 NFM介绍和结构简述 交叉池化层解析 NFM和FNN，PNN的联系和区别 NFM在P...
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特征交叉系列：AFM理论和实践，FM和注意力机制的结合关键词：FM，注意力机制，推荐算法 内容摘要 AFM介绍和结构简述 注意力层存在的问题 AFM在PyTorch下的实践和效果对比 AFM输出权重...
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特征交叉系列：Deep&Cross(DCN-V2)理论和实践关键词：DCN，DNN，推荐算法 内容摘要 DCN之前FM系列特征交叉思路总结 DCN-V2模型结构介绍 DCN-V2的交叉网络为什么可以完成高...
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特征交叉系列：DCN-Mix 混合低秩交叉网络理论和实践关键词：DCN，DCN-Mix，推荐算法，MOE混合专家网络，低秩矩阵分解 内容摘要 DCN-Mix和DCN-V2的关系 DCN-V2权重矩阵的...
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特征交叉系列：XDeepFM理论和实践，显隐融合的高阶交叉关键词：特征交叉，推荐算法，XDeepFM，DeepFM，CNN，RNN 内容摘要 XDeepFM知识准备 XDeepFM结构简析 CIN压缩交...
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特征交叉系列：完全理解FM因子分解机原理和代码实战
关键词：特征交叉，推荐算法，FM 内容摘要 特征交叉和FM背景介绍 FM原理提要二阶交互作用的稀疏性FM对学习参数的优化FM的优缺点总结 FM在...
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行为序列建模：基于Transformer行为表征的BST推荐算法实践关键词：Transformer，BST，推荐算法 内容摘要 推荐算法中行为序列建模概述 BST网络结构解析 BST代码实战，对比WDL，DIN的...
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行为序列建模：MIMN系列3——DIN Attention单元和Dice激活函数原理解析关键词：MIMN，DIN，Dice，Batch normalization 内容摘要 该系列的前两期已经介绍了MIMN原理源码，以及消费Kafk...
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