您现在的位置是:Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款 >
01 youtube官網入口注冊登錄系統論文(Youtube DNN經典論文)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-15 07:22:04【】0人已围观
简介YoutubeDNN經典論文最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲
Youtube DNN經典論文
最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629
跟著大佬又回顧了一下,發現之前真的只能算是一知半解,趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下,可能還會有一些錯誤。
論文講解了在召回和精排兩個階段的模型:
召回:
先從特征說起:用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶搜索詞的embedding,用戶的地理位置、年齡等side_infomation,還有exampl_age這個需要解釋的特征
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:softmax做分類
serving的方式:nearest neighbor
里面其實有很多疑點:
1.example_age是什么
這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間(視頻點擊時間),但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念,也不知道用當前時間去減是啥意思,label是點擊那一刻打上去的,又不是訓練的時候;
所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間,表示用戶對新上架視頻的偏好,用這個特征去捕獲這個偏好了,在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好,畢竟這是召回階段,可以多召回些東西。(這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了?)
2.為什么要做多分類,而不是預測分,多分類的話有海量視頻,性能怎么保證
為什么要做多分類,而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分,這一點我是真的沒弄明白;
海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax,可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集,對子集計算logits,然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits
3.serving階段為什么不做多分類了,而是做nearest neighbor
這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么,user_embedding是最后一層relu之后的結果,比如是一個d維的向量;然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量,需要過一個d*d_N維的矩陣,這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding;如果是serving的階段依然是和每一列相乘,再算一個softmax,既然分母是一樣的,取指數的操作也是一樣的,那么就直接做點積就好了。
排序:
先從特征說起:當前排序的買粉絲的embedding,用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶和買粉絲的語言embedding,time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間,previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數(這里已經引入了負反饋的思路)
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:weighted logistic
serving的方式:e^(Wx+b)
這里面也有一些疑點:
1.training時候的weighted logistic是什么,為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)
這個點是我重讀的時候最沒理解的地方,先嘗試寫一下,這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么,那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x;這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率;在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重,至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的,我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211;但是如果能夠接受這個odds的話,那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx),后者就是serving的目標;
再說W*p/(1-p)是什么,這里W權重是這條視頻的時長T,那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望,E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望,這里如果用到電商里用price去加權,得到的應該也是對price的預估。
Youtube DNN經典論文
最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629
跟著大佬又回顧了一下,發現之前真的只能算是一知半解,趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下,可能還會有一些錯誤。
論文講解了在召回和精排兩個階段的模型:
召回:
先從特征說起:用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶搜索詞的embedding,用戶的地理位置、年齡等side_infomation,還有exampl_age這個需要解釋的特征
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:softmax做分類
serving的方式:nearest neighbor
里面其實有很多疑點:
1.example_age是什么
這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間(視頻點擊時間),但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念,也不知道用當前時間去減是啥意思,label是點擊那一刻打上去的,又不是訓練的時候;
所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間,表示用戶對新上架視頻的偏好,用這個特征去捕獲這個偏好了,在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好,畢竟這是召回階段,可以多召回些東西。(這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了?)
2.為什么要做多分類,而不是預測分,多分類的話有海量視頻,性能怎么保證
為什么要做多分類,而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分,這一點我是真的沒弄明白;
海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax,可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集,對子集計算logits,然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits
3.serving階段為什么不做多分類了,而是做nearest neighbor
這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么,user_embedding是最后一層relu之后的結果,比如是一個d維的向量;然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量,需要過一個d*d_N維的矩陣,這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding;如果是serving的階段依然是和每一列相乘,再算一個softmax,既然分母是一樣的,取指數的操作也是一樣的,那么就直接做點積就好了。
排序:
先從特征說起:當前排序的買粉絲的embedding,用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶和買粉絲的語言embedding,time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間,previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數(這里已經引入了負反饋的思路)
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:weighted logistic
serving的方式:e^(Wx+b)
這里面也有一些疑點:
1.training時候的weighted logistic是什么,為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)
這個點是我重讀的時候最沒理解的地方,先嘗試寫一下,這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么,那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x;這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率;在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重,至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的,我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211;但是如果能夠接受這個odds的話,那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx),后者就是serving的目標;
再說W*p/(1-p)是什么,這里W權重是這條視頻的時長T,那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望,E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望,這里如果用到電商里用price去加權,得到的應該也是對price的預估。
Youtube DNN經典論文
最近在看王喆的知乎專欄,第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN:買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629
跟著大佬又回顧了一下,發現之前真的只能算是一知半解,趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下,可能還會有一些錯誤。
論文講解了在召回和精排兩個階段的模型:
召回:
先從特征說起:用戶觀看過的買粉絲的embedding,用戶搜索詞的embedding,用戶的地理位置、年齡等side_infomation,還有exampl_age這個需要解釋的特征
然后是模型:三層DNN
最后是training的loss:softmax做分類
serving的方式:nearest neighbor
里面其實有很多疑點:
很赞哦!(5)
相关文章
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版登錄文件夾發生錯誤(訂閱號助手只能買粉絲登錄嗎)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版登錄官網教務(在訂閱號助手中怎么查看買粉絲的私信消息)
- 01 河北華信汽車貿易有限公司經營什么時候出現問題的(邯鄲市華信泰達汽車貿易有限公司怎么樣?)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版登錄入口買粉絲(訂閱號助手有網頁版嗎)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版登錄個人賬戶繳費明細(如何下載買粉絲中的訂閱號助手)
- 01 河北做飯網紅廚師(河北一大學食堂廚師唱歌走紅,對食堂的生意是否有幫助?)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版入口在線觀看(如何下載買粉絲中的訂閱號助手)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版登錄文件夾對話框(如何下載買粉絲中的訂閱號助手)
- 01 河北對外經貿學校官網(河北對外經貿職業學院分數線)
- 01 買粉絲訂閱號助手網頁版權信息怎么填文本(如何下載買粉絲中的訂閱號助手)
热门文章
站长推荐
01 買粉絲訂閱號助手網頁版權聲明模板英文單詞(買粉絲訂閱號里正文粘貼不上什么原因)
01 河北云冉貿易有限公司電話(云冉錦瑟之狐情宿愛的txt全集下載地址)
01 河北163公務員考試網買粉絲(公務員考試信息網買粉絲買粉絲中加入會員是否是真實可信)
01 買粉絲訂閱號助手網頁版入口免費版(買粉絲訂閱號怎么注冊)
01 買粉絲訂閱號助手網頁版權信息怎么做(買粉絲公眾平臺訂閱號怎樣發送原文鏈接)
01 河北對外經濟貿易職業技術學院(河北對外經貿職業學校錄取線)
01 河北眾鳴貿易有限公司坑嗎(東莞市東城區下橋第一工業區有東莞市三新電子電器有限公司嗎?)
01 買粉絲訂閱號助手電腦版官網入口登錄(訂閱號助手只能買粉絲登錄嗎)