Data Science/Algorithm21 Deep Cross Network Deep Cross Network (DCN)은"Deep &Cross Network for Ad Click Predictions"이라는 논문에서 소개된 구조로서추천시스템과 광고분야에서 사용되는 모델로복잡한 특성 간의 교차를 효과적으로 학습하여 예측 성능을 향상하는데 목적이 있습니다. 주요 특징Cross Layer : 특성간의 교차를 반복적으로 소행하여 고차원 상호작용을 학습합니다.Deep Network : 기존의 심층 신경망 구조를 통해 비선형 변환을 학습하여 복잡한 패턴을 포착합니다.하이브리드 구조 : 교차 계층과 딥 네트워크를 병렬로 구성하여 두 계층의 장점을 병렬로 활용합니다.이러한 특징들로 인해 특성 간의 복잡한 상호작용을 학습하여 예측 성능을 향상하며,교차 계층을 통해 학습된 특성 간의 상호작용을.. 2024. 11. 11. Hash table 프로그래밍 뿐만 아니라 인생의 진리인 즉슨, 범용적인 것은 특정 부분에서 약하기 마련이라는 것. 해쉬와 관련해서 속도관련 고민해보다가 문득 실험정신이 든다. 주말에 한번 종류별 테스트를 해볼까나... 위키에 Hash 에 대한 설명이 잘 나와있다. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table ) 요기는 속도에 관해 비교해 놓은 것인데 참고가 될 만 하다. ( http://attractivechaos.wordpress.com/2008/08/28/comparison-of-hash-table-libraries/ ) 2009. 4. 14. Flexible Pattern Matching in Strings String Matching 관련 좋은 책이 나와서 한번 소개해본다. 본문에서는 단순한 문자열 비교부터 시작해서, 어떤 문제점이 생겼고, 그것을 어떻게 해결해 나가는지에 대한 설명들을 순차적으로 잘 설명하고 있다. 프로그램의 속도를 향상시키기 위해 갖은 노력을 많이 하는데, 이 책으로 한가닥 아이디어를 얻길 바란다. 2009. 2. 4. UML 관련 참고 싸이트 http://cafe.naver.com/smartnet.cafe?iframe_url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=124 http://www.ibm.com/developerworks/kr/library/sep04/bell/index.html 2008. 5. 12. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
