论文《Deep & Cross Network for Ad Click Predictions》 这篇文章的思想很简单。wide&deep网络是在dnn旁加了一个需要特征工...
IP属地：上海
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推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进...
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推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现上一篇中介绍了Bandit算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。 但是传统的实现方法存在很大...
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论文：Ad Click Prediction: a View from the Trenches
点击率模型较早的一篇论文。主要提出两点：FTRL-Proximal online learning。per-coordinate learning rate
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用对抗网络生成ctr模型中的负样本论文：Disguise Adversarial Networks for Click-through Rate Prediction 背景 正负样本不均衡的问题，常见方法通过...
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优化算法：Adam 分析
重温了下论文《Adam: A Method for Stochastic Optimization》，结合李沐的系列课程，有了新的一些理解 几种常见的optimization...
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myerson拍卖理论
#背景 myerson 拍卖理论是广告拍卖中的著名理论。 理解myerson理论在线上计算广告的应用，本质上是用客户历史上对于特定广告资源的出价行为来拟合计算客户的出价分布，...
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笔记：蒙特卡洛树搜索详见：https://int8.io/monte-carlo-tree-search-beginners-guide/https://blog.csdn.net/ljyt2/...
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Attention is all you need提出一种transformer结构，去除rnn和cnn网络，去掉了recurrent的概念 background rnn缺点：时序计算导致无法并行训练，且无法有效解决 现状 ...
