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DeepFM - 学习笔记
动机 Wide&Deep首先提出了分别用Wide部分来捕捉低阶特征交叉，用Deeo部分来捕捉高阶特征交叉。但是，Wide部分需要人工设计特征交叉的规则，不能完全交给网络训练。所以，DeepFM用FM(因子分解机)来取代Wide部分，让FM自动地学习低阶的特征交叉。 网络架构 DeepFM的网络架构如上图所示，tf学习过程整理
框架学习，首先掌握基础知识，然后开始边实践边学习，同时记录好的学习资料，细节部分及时备忘到markdown学习笔记中。 首先学习了《深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战》的第4章 学习DeepFM常规的简易版与普通版tf代码。 学习针对大数据的分布式版DeepFM的tf代码。DeepFM ModuleNotFoundError: No module named ‘yellowfin‘
做一个深度学习推荐模型DeepFM的时候出现了这样的错误。ModuleNotFoundError: No module named 'yellowfin’ 这几个包从pycharm导入或者pip导入都尝试失败了。这里提供一下这个包的**下载链接**，或者去[github网址]。(https://github.com/JianGoForIt/YellowFin/tree/masterTask02 DeepFM_深度推荐模型
1、动机 对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组deepfm tensorflow 模型导出
添加name with tf.name_scope("output"): self.out = tf.add(tf.matmul(concat_input, self.weights["concat_projection"]), self.weights["concat_bias"]) if self.loss_type == "logloss":deepFM(原理和pytorch理解)
参考（推荐）：https://blog.csdn.net/w55100/article/details/90295932 要点： 其中的计算优化值得注意 K代表隐向量维数 n可以代表离散值one-hot后的全部维数（一般这样理解），也可以是n个field，每个域中取xi不为0的数（因为在使用fm1和fm2时，xi要不为0才有效，所以两种理解都可以）tfserving 调用deepfm 并预测 java 【参考】
https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/79941565?utm_source=blogxgwz8 首先是libsvm格式数据生成java代码，我用数字特征为5个，字符特征为3个，one-hot之后总计为39个特征：package com.meituan.test; import java.io.BufferedWriter;import java.io.FileOutputStream;impor个性化排序算法实践(三)——deepFM算法
FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合，最后的结果也不错，虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模，但实际上因为计算复杂度原因，一般都只用到了二阶特征组合。对于高阶特征组合来说，我们很自然想到多层神经网络DNN。 DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉，主要由FM和DNN（读论文）推荐系统之ctr预估-DeepFM模型解析
请参加：https://jesse-csj.github.io/2019/07/24/DeepFM/（读论文）推荐系统之ctr预估-DeepFM模型解析
今天第二篇（最近更新的都是Deep模型，传统的线性模型会后面找个时间更新的哈）。本篇介绍华为的DeepFM模型 (2017年)，此模型在 Wide&Deep 的基础上进行改进，成功解决了一些问题，具体的话下面一起来看下吧。 原文：Deepfm: a factorization-machine based neural network for ctr prediction