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区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
mlp_architecture Array of integers 神经网络结构(AutoGroup需要提供此参数)。 max_order Integer 最大交互阶数(AutoGroup需要提供此参数)。
深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。
神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。
更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!
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推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。
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流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后,在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型,无需重新配置或重新执行在线服务和流式训练作业。
区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
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核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。
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逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面,配置完过滤规则参数之后,进入“排序策略”页签,如图3所示。
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神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000,神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。
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