7.6

簡述

DeepFM

模型 當(dāng)談到DeepFM模型時，簡直就像在聊一位編程世界的Rockstar一樣 ???? DeepFM模型的魔力在于它巧妙地結(jié)合了因子分解機（Factorization Machine）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）的超級能力，有效地提取特征的精髓：既能捕捉低階特征的組合，又能揪出高階特征的精華，讓它在各個領(lǐng)域大放異彩 ??。 在DeepFM的舞臺上，F(xiàn)M算法負(fù)責(zé)對一階特征和這些一階特征之間的兩兩組合進行特征提取。而DNN算法則酷似音樂中的節(jié)拍，負(fù)責(zé)處理輸入的一階特征，通過全連接等魔法操作，塑造出高階特征的音符 ??。 DeepFM的特點有如下節(jié)拍： 1. 結(jié)合了廣度和深度模型的力量，通過聯(lián)合訓(xùn)練FM模型和DNN模型，同時掌握了低階和高階特征的精髓。 2. 是一個純正的端到端模型，不需要復(fù)雜的特征工程，就像音樂家不需擔(dān)心琴弦調(diào)得多緊。 3. DeepFM的秘密武器在于共享相同的輸入和嵌入向量，使訓(xùn)練過程更加高效，就像一支默契的樂隊。 DeepFM模型的預(yù)測結(jié)果是一個晶瑩剔透的公式，它的美妙之處，有如以下樂章： ?? \[ \hat{y} = \sigma(\text{FM部分} + \text{DNN部分}) \] 這就是DeepFM模型的音樂之旅，充滿了神奇和活力，它的優(yōu)點如音樂一樣動聽，缺點也如音樂中的錯音，需要我們在編程的交響樂中去權(quán)衡和選擇。 ????