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    MLP or IP:推荐模型到底用哪个更好

    因为点积操作在带来归纳偏置的同时也限制了模型的表达能力,拥有更强表达能力并在理论上能拟合任意函数的MLP应该是更好的。但这只是最理想的情况。...矩阵分解作为推荐领域应用最广泛的模型之一,能够取得比NeuMF更好的效果值得深思。 不过,Rendle也强调了自己这篇文章不是批判DL在推荐领域不work。...我们曾以为MLP更好,但实验告诉我们未必。...(3) NCF论文中提出的特例化三个方法,GMF、MLP、NeuMF,是为了说明用神经网络学交互函数是有效的,尤其是通过更好的设计(例如NeuMF的交互函数综合了乘积和多层非线性网络)可以获得更好的效果...引用了,遗憾.. 2) 验证集是这样的:每个用户的训练集随机取一个交互(在剩余的训练集上调参),所以验证集大小和测试集是一样的;调完参之后,用整个训练集再用最优超参训一下模型(这里有一点确实没做到位,在选哪个

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    全文搜索,ElasticSearch和Solr哪个更好用?

    我们主要从以下几个原因分析: 数据类型 全文索引搜索支持非结构化数据的搜索,可以更好地快速搜索大量存在的任何单词或单词组的非结构化文本。...很多互联网巨头,如 Netflix,eBay,Instagram 和亚马逊(CloudSearch)都使用 Solr,因为它能够索引和搜索多个站点。...像所有东西一样,每个都有其优点和缺点,根据您的需求和期望,每个都可能更好或更差。...总的来说,如果您的应用使用的是 JSON,那么 Elasticsearch 是一个更好的选择。...对于需要良好可伸缩性和性能的云和分布式环境,Elasticsearch 是更好的选择。 两者都有良好的商业支持(咨询,生产支持,整合等)。

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    金融科技,互联网金融的掘墓人

    互联网金融仅仅只是借助互联网的手段来透支金融行业的原有功能和属性不同,金融科技更加关注的是对金融行业本身的改造和升级。...因为互联网金融之所以出现问题,其中一个很重要的原因就在于她过度地放大了互联网的功能和作用,最终把互联网金融变成了一个互联网物种,而不是金融物种。...金融科技不应成为互联网金融的避风港 以金融为核心的金融科技让人们看到了弥补互联网金融发展遗憾的机会,于是,我们看到越来越多的互联网金融玩家开始通过加持金融科技来逃避互联网金融监管。...从这个角度来看,金融科技不应该是互联网金融的避风港,而是应该成为互联网金融的手术刀。...作为互联网金融的掘墓人,金融科技与互联网金融之间存在着某种天然排斥的关系。从这个逻辑来看,互联网金融的玩家对于金融科技的拥抱或许从一开始就是一个错误。

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