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RSS订阅原创 word2vec模型原理(一)：基于哈夫曼树的word2vec
在nlp领域，文本词的向量表示往往是第一步，笔者在做一些推荐相关性的工作中也用到了其中很常见的word2vec模型，因此也具体学习了一下word2vec的具体实现原理，本文主要参考了github开源的c语言版的word2vec源码以及相关的博客。一、要解决的问题 对于语料中的每一个词，最简单的表达方式就是one-hot，即利用位数编码的方式每个词占据一个“1”位，其余为0,...
2018-08-31 15:03:21
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原创 常用损失函数详解
1、平方损失：2、对数损失：一般的概率模型或者是分类问题，大都使用对数损失函数作为衡量损失的标准，首先给出对数损失函数的标准形式：观察可以发现，对于对数损失按照样本求和之后，对数的位上会变成条件概率的积，这个时候就非常有意思了，而对于概率模型而言，条件概率基于样本的积就是模型的似然函数，再取对数以后也是表征似然函数，综上可以看出，概率模型的对数损失函数的最小值就是似然函数的最大值，也就是说求解最大...
2018-05-15 19:16:34
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原创 FM-分解机模型详解
FM论文地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf 工业界传统的LR，由于简单且可解释被广泛使用，但人工特征工程的繁琐操作也是阻碍模型真正效果的主要原因，各类的特征组合需要大量的人工挖掘实验。鉴于此，基于矩阵分解的FM模型被人熟知，它的目标就是解决在稀疏数据的条件下特征组合的问题。本文将详细分析下FM模型的原理。首先给...
2018-05-10 16:56:50
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原创 论文精读-DeepFM
目前的CTR预估模型，实质上都是在“利用模型”进行特征工程上狠下功夫。传统的LR，简单易解释，但特征之间信息的挖掘需要大量的人工特征工程来完成。由于深度学习的出现，利用神经网络本身对于隐含特征关系的挖掘能力，成为了一个可行的方式。DNN本身主要是针对于高阶的隐含特征，而像FNN（利用FM做预训练实现embedding，再通过DNN进行训练，有时间会写写对该模型的认识）这样的模型则是考虑了高阶特征，...
2018-03-08 15:54:04
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原创 DNN反向传播详解
目前的深度神经网络模型中，主要都是依赖传统BP的反向传播方式来计算梯度，由于tensorflow等牛逼框架的存在，目前梯度的计算方式被很多人都忽略掉了，本文旨在给大家详细推导下在不考虑dropout及特殊结构的情况下，全连接DNN模型是如何梯度下降的。首先，给出深度神经网络的一般结构形式：说明下推导过程中一些基本变量及参数的含义：：表示第l层的第i个节点与第l-1层的第j个节点连接的权重w；：表示...
2018-03-07 20:18:35
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原创 sigmoid函数是如何诞生的（最大熵原理）
由于工作的原因没有在学校里那么多学习的时间，对于很多基础知识纠结好久还是觉得应该记录下来，于是就打开了好多年没用的csdn，开始记录下自己的偶尔的学习过程，希望能以此勉励自己。当然第一篇博客，自然逼格不能低，先来谈谈自己一直很好奇的，大牛们熟的不能再熟的sigmod函数究竟是怎么得来的。 很多人可能会说，懵的？那你怕是石乐志，其实很多地方都有解释这个函数为什么好，但始终没...
2018-02-05 17:26:41
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原创 leetcode132 Palindrome Partitioning II
leetcode132 Palindrome Partitioning IIGiven a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome.Return the minimum cuts needed for a palindrome partitioning of
2015-12-28 16:41:01
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空空如也
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