#factor-models

노트 4개

• DeepFM DeepFM (Guo et al., 2017)은 FM component와 Deep component를 병렬로 결합해, 저차 특성 상호작용(low-order feature interaction, explicit)과 고차 특성 상호작용(high-order feature interaction, implicit)을 동시에…
• Factorization Machine 모든 특성 쌍의 상호작용을 latent vector 내적으로 모델링해, 희소 데이터에서도 관측되지 않은 쌍을 일반화하고 $O(kn)$ 선형 시간에 학습하는 범용 예측 모델.
• PNN PNN(Qu et al., 2016)은 embedding layer와 DNN의 hidden layer 사이에 product layer를 두어, 특성(feature) 임베딩(embedding) 사이의 상호작용(interaction)을 명시적으로 포착한 뒤 DNN으로 전달하는 CTR 예측 모델이다.
• Wide and Deep Wide & Deep(Cheng et al., 2016)은 선형 wide component(기억, memorization)와 DNN deep component(일반화, generalization)를 결합한 클릭률(CTR) 예측 모델이다. Google Play 앱 추천에 처음 적용되었다.