Float特征直接输入deepCTR模型
和
分桶转成int再embedding输入 的区别是？
（是说deep模型，不是XGB模型）
Float特征直接输入deepCTR模型和分桶转成int再embedding输入的区别是？
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- 2023-03-30 10:43回答 1 已采纳 文章：深度学习中，embedding如何理解？ 中也许有你想要的答案，请看下吧
- 2021-09-03 16:53回答 1 已采纳 看报错，期待的0层GRU输入是3维的数组，但是接收到的是2维的
- 2022-04-12 01:32回答 2 已采纳 loss不是binary_crossentropy？
- 2024-04-27 15:02Coder_by的博客 浅层模型的FM, FFM, HOFM, FwFM到深层模型的DNN, PNN, NFM, AFM, DeepFM, DCN, xDeepFM, FiBiNet等，关于特征交叉方向的模型paper， FiBinet模型通过SENET动态选择有用的交互特征， 然后再用一个双线性交互进行增强...
- 2022-05-15 10:46回答 2 已采纳 看下游任务，你如果做分类可以是无标签，只训练embedding可以无标签，看下摘要就知道，GCN半监督准确率会高些
- 2022-01-17 21:39回答 1 已采纳 可以把BERT的Embedding层拿来用，也可以把BEET的输出视为embedding，也可以自己使用NN..Embedding定义一层Embedding层，自己进行训练
- 2022-07-20 15:03回答 1 已采纳 这个问题我以前也困扰过，研究半天发现结果其实特别简单，embedding 层就是一个查找表。这就是说，如果你有 10 个 token，也就是有 10 种 one-hot 编码，那么每一个 one-ho
- 2022-10-29 23:54tf.Print(**)的博客 输入模块 四，训练与推理 相关链接 一、什么是DeepCTR & DeepMatch DeepCTR 和 DeepMatch是知乎浅梦大神以及其他大佬开发的针对推荐系统排序召回算法训练推理的一套框架， 支持embedding matrix模块和类似tf ...
- 2022-02-18 13:11回答 2 已采纳 def init_hidden(self): return (torch.randn(2, self.batch, self.hidden_dim // 2)).to(self.device)
- 2020-09-11 16:23回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/88991529
- 2022-08-14 21:34回答 2 已采纳 embedding的原理你可以去搜cbow和skip-gram，说白了就是用两边的字或词预测中间的，或者用中间的字或词预测两边的。第一，每个文本，我们可以取字也可以取词，以字为例，先生成字典{"以":
- 2021-10-09 18:45翻滚的小@强的博客 这段时间做优化模型的事情，正好和特征交互有关系，这个也是推荐系统里面一直探索的一个方向，从浅层模型的FM, FFM, HOFM, FwFM到深层模型的DNN, PNN, NFM, AFM, DeepFM, DCN, xDeepFM, FiBiNet等，而这次正好借着...
- 2023-03-09 21:07回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在 Word embedding 中，通常会将单词的大小写视为不同的单词，并分别对其进行编码，即大小写形式不同的单词会被视为不同的词汇，这是因为同一个单词的不同大小写形式可
- 2024-07-10 09:45冻感糕人~的博客 在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演着重要的角色。...
- 2020-11-06 15:21翻滚的小@强的博客 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？ 信息生产者：如何让自己...
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11月16日
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11月8日-
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11月8日
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