人工智能AI面试题-7.6简述DeepFM模型

7.6

简述

DeepFM

模型 当谈到DeepFM模型时，简直就像在聊一位编程世界的Rockstar一样 🎸🤘 DeepFM模型的魔力在于它巧妙地结合了因子分解机（Factorization Machine）和神经网络（Neural Network）的超级能力，有效地提取特征的精髓：既能捕捉低阶特征的组合，又能揪出高阶特征的精华，让它在各个领域大放异彩 🌟。 在DeepFM的舞台上，FM算法负责对一阶特征和这些一阶特征之间的两两组合进行特征提取。而DNN算法则酷似音乐中的节拍，负责处理输入的一阶特征，通过全连接等魔法操作，塑造出高阶特征的音符 🎶。 DeepFM的特点有如下节拍： 1. 结合了广度和深度模型的力量，通过联合训练FM模型和DNN模型，同时掌握了低阶和高阶特征的精髓。 2. 是一个纯正的端到端模型，不需要复杂的特征工程，就像音乐家不需担心琴弦调得多紧。 3. DeepFM的秘密武器在于共享相同的输入和嵌入向量，使训练过程更加高效，就像一支默契的乐队。 DeepFM模型的预测结果是一个晶莹剔透的公式，它的美妙之处，有如以下乐章： 🎼 \[ \hat{y} = \sigma(\text{FM部分} + \text{DNN部分}) \] 这就是DeepFM模型的音乐之旅，充满了神奇和活力，它的优点如音乐一样动听，缺点也如音乐中的错音，需要我们在编程的交响乐中去权衡和选择。 🎶🎉