Embedding2 [AD] Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems TitleDeep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation SystemsLinkshttps://arxiv.org/abs/1906.00091Summary1. 왜 딥러닝 추천 모델(DLRM)이 중요한가?개인화된 광고의 성장과 대규모 데이터인터넷 사용 시간이 증가함에 따라, 대규모 유저 데이터를 바탕으로 한 개인화 광고의 가치가 커지고 있습니다.유저가 남긴 수많은 클릭 로그, 관심사 태그, 시간대, 디바이스 정보 등은 방대한 피처(Feature) 공간을 형성하게 됩니다.추천 시스템은 이러한 이질적인 피처들을 동시에 학습하여, 정확도 높은 광고 추천을 실현해야 합니다.기존 추천 모델의 한계전통적인 콜라보레이티브 필터링(Collab.. 2025. 2. 9. [NLP] Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification TitleJoint Embedding of Words and Labels for Text Classification (2018)ModelLabel Embedding Attentive Model (LEAM)Linksarxivgit repositorySummary이 페이퍼는 래이블의 정보를 함께 이용하여 텍스트 인코딩을 잘 해서 텍스트 분류 작업의 성능을 개선하는 것을 목표로 했다. 가능한 래이블에 대한 임베딩과 단어들의 임베딩 사이에 중요도 (attention score) 를 고려하여 문장을 latent vector로 표현하고 이를 이용하여 텍스트 분류 작업을 하는 방식으로 디자인했다.최신의 기술들을 적용한 화려한 언어 모델들을 자제하고 최대한 간단한 오퍼레이션을 이용하여 트레이닝/테스팅 시간을 줄이려고 .. 2021. 3. 7. 이전 1 다음
