在机器学习PAI文档好像只有FM的,请问现在支持DeepFM吗
是的,机器学习PAI支持DeepFM模型。DeepFM模型是一种结合了深度学习和因子分解机的模型,可以在处理大规模稀疏数据时提供更好的性能和准确性。您可以使用PAI的机器学习平台进行DeepFM模型的训练和应用。在PAI的文档中,您可以在“机器学习”、“模型”、“模型支持”等部分查找DeepFM的相关信息。
是的,机器学习PAI现在支持DeepFM模型。您可以使用PAI平台提供的DeepFM模型构建任务来训练和部署DeepFM模型。在PAI平台的文档中,您可以在模型选择页面上找到DeepFM模型,然后按照文档中的步骤来构建任务。
机器学习PAI文档不仅支持FM,还支持DeepFM算法。具体来说,你可以在机器学习平台 PAI中使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。DeepFM是华为和哈工大在2017年提出的一种基于因子分解机的神经网络模型,主要用于CTR预估任务。
关于DeepFM的详细介绍,这是一种改进版的Wide&Deep模型,通过将其中的线性回归(LR)替换为因子分解机(FM),增强了模型在wide侧提取信息的能力。理论上,因子分解机可以对二阶甚至更高阶的特征组合进行建模,而实际上由于计算复杂度的原因,一般只用到二阶特征组合。
对于基于CTR预估的推荐系统而言,DeepFM是一种非常普遍的模型。通过训练DeepFM模型,可以学习到用户点击行为背后隐含的特征组合,进而进行更准确的预测。
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。