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图2-右与基线模型相比，DIN引入了一个localactivationunit，其他结构与基线相同。特别需要说明的是，activationunit用于userbehaviorfeatures上，通过weightsumpooling来自适应的计算给定候选广告下的用户表征向量，如公式3所示。其中，表示用户历史行为的嵌入向量列表集合，长度为，是候…
DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction背景2017年6月阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队放出了论文DeepInterestNetwork(DIN)，用于解决电子商务的CTR预估，再次基础上，最近…
论文设计的DIN模型，可以自适应地在计算用户兴趣向量时考虑到用户历史行为与候选广告之间的关系。(原文：Insteadpfexpressingalluser'sdiverseinterestswiththessamevector,DINadaptivelycalculatestherepresentationvectorofuserinterestsbytakingintoconsiderationtherelevanceofhistoricalbehaviorsw.r.t.candidatead.
基于用户兴趣的商品推荐算法--DIN论文解读0.写在前面前面我们分别讲了alibaba在电商推荐场景下的两大工作，分别是DIEN和DSIN。其实，这两个模型均基于最初的模型DIN（DeepInterestNetwork）发展优化而来。
推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现.阿里近几年公开的推荐领域算法有许多，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire-spacemulti-taskmodel，DeepInterestNetwork等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的...
本系列文章通过解读DIN&DIEN论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。本文是系列第六篇：DIEN论文解读，参考了大量文章，衷心感谢各位兄弟的分享，具体参见文末链接。0x01论文概要1.1文章信息
阿里深度兴趣网络(DIN)论文翻译推荐系统遇上深度学习(二十四)--深度兴趣进化网络DIEN原理及实战！推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现【论文导读】2018阿里CTR预估模型---DIN(深度兴趣网络)，后…
[阿里DIN]从论文源码梳理深度学习几个概念目录[阿里DIN]从论文源码梳理深度学习几个概念0x00摘要0x01全连接层1.1全连接层作用1.2CNN1.3RNN1.4DIN使用0x02prelu2.1激活函数作用2.2prelu和sigmoid之间对比2.3DIN使用0x03Batch3.1DIN
论文认为池化下采样不是必须的，在残差网络的结构上，使用扩张卷积替换模型内部的下采样层来提高输出的准确率。在ImageNet上DRN的输出分辨率为28×28(原Resnet输出7×7，空间分辨率提高了4倍，替换了2个下采样)，论文指出在此基础上使用平均池化
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