大规模推荐算法库,包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、DeepWalk、SSR、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、MAML、...
标签: 推荐算法
MMOE是指Multi-gate Mixture-of-Experts注意看Expert后面加了s,说明了有多个专家。而在MMOE中专家是指用来对输入特征计算的神经网络,每个神经网络根据输入计算出来的向量都会有所不同。
近年来,深度神经网络模型已成功应用于许多现实世界的大规模应用,如推荐系统。这样的推荐系统通常需要同时优化多个目标。例如,在向用户推荐电影时,我们可能希望用户不仅购买并观看电影,还希望他们在观看后喜欢上...
deepRecModel 推荐系统模型召回模型:LR,CF,MF,FM,FFM, 等级模型:deepFM,WDL,DSSM,DIN,DIEN,Transformer,MMoE,ESSM,AoFFM,xDeepFM 待办事项列表:DCN NFM NCF AFM PNN FNN PLE图形嵌入:word2vec,...
Google 多任务学习模型 Multi-gate Mixture-of-Experts。
Keras 实现 Multi-gate Mixture-of-Experts [MMoE] 简易结构。
多目标推荐:MMOE
即底层不是使用共享的一个shared bottom,而是有多个tower,称为多个专家,而是有多个tower,称为多个专家,然后往往再有一个gating netwokrs在多任务学习时,给不同的tower分配不同的权重,那么这样对于不同的任务,...
1.多任务学习 1.单任务学习 单任务学习是一次只学习一个任务。 各个任务之间的模型空间是相互独立的。 现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题,也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决,然后...
写完推荐系统8之后,直接来到了推荐系统20,因为工作需要,最近需要先了解多任务方面的文章。那就先从这里开始吧。中间缺的这些,后面慢慢补。下面言归正传,开始引入多任务学习的背景知识:3,排序学习:通过预测...
本文主要介绍tensorflow中mmoe的实现方式。 一.mmoe概念 先简单回忆下mmoe的概念: https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/118642297 二.已有keras版本实现思路分析 github中已经有keras版本mmoe的...
MMOE - 经典多任务模型(谷歌)