#factor-models

노트 4개

• DeepFM DeepFM (Guo et al., 2017)은 FM component와 Deep component를 병렬로 결합하여, low-order feature interaction(explicit)과 high-order feature interaction(implicit)을 동시에 학습하는 CTR 예측 모델이다.
• Factorization Machine Factorization Machine (FM)은 Rendle (2010)이 제안한 범용 예측 모델로, 모든 feature 쌍 간의 상호작용을 latent factor vector의 내적으로 모델링한다.
• PNN PNN (Qu et al., 2016)은 embedding layer와 DNN hidden layer 사이에 product layer를 도입하여, feature embedding 간의 interaction을 명시적으로 포착한 후 DNN으로 전달하는 CTR 예측 모델이다.
• Wide and Deep Wide & Deep (Cheng et al., 2016)은 Linear wide component(memorization)와 DNN deep component(generalization)를 결합한 CTR 예측 모델이다. Google Play 앱 추천에서 처음 적용되었다.