JavaShuo
栏目
标签
论文阅读:(AFM)Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks
时间 2020-12-20
标签
# 推荐系统CTR
繁體版
原文
原文链接
文章目录 摘要 算法原理 1、基本原理 2、网络结构 3、过拟合 摘要 AFM全称是Attentional Factorization Machine,和NFM是同一个作者,NFM的解析可以参考这篇博客:https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105702981 AFM是在FM上的改进,它最大的特点就是使用一个attention
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文阅读:ResNeSt: Split-Attention Networks
2.
论文阅读:Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
3.
论文阅读理解 - Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
4.
论文阅读:Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks
5.
论文《Matching Networks for One Shot Learning》阅读
6.
Machine Learning & Deep Learning 论文阅读笔记
7.
论文阅读笔记:Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination
8.
论文阅读笔记之——《Image Restoration via Residual Non-local Attention Networks》
9.
[论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
10.
【论文阅读】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.
更多相关文章...
•
RSS 阅读器
-
RSS 教程
•
C# 文本文件的读写
-
C#教程
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
•
Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
论文阅读
CV论文阅读
networks
afm
interactions
外文阅读
weight
attention
feature
learning
Thymeleaf 教程
PHP教程
Redis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
网络层协议以及Ping
2.
ping检测
3.
为开发者总结了Android ADB 的常用十种命令
4.
3·15 CDN维权——看懂第三方性能测试指标
5.
基于 Dawn 进行多工程管理
6.
缺陷的分类
7.
阿里P8内部绝密分享:运维真经K8S+Docker指南”,越啃越香啊,宝贝
8.
本地iis部署mvc项目,问题与总结
9.
InterService+粘性服务+音乐播放器
10.
把tomcat服务器配置为windows服务的方法
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文阅读:ResNeSt: Split-Attention Networks
2.
论文阅读:Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
3.
论文阅读理解 - Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
4.
论文阅读:Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks
5.
论文《Matching Networks for One Shot Learning》阅读
6.
Machine Learning & Deep Learning 论文阅读笔记
7.
论文阅读笔记:Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination
8.
论文阅读笔记之——《Image Restoration via Residual Non-local Attention Networks》
9.
[论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
10.
【论文阅读】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.
>>更多相关文章<<