0. 简述
源码地址:
https://github.com/mouna99/dien
我们在DIN中提到过,他们尝试使用LSTM来学习序列化数据的特征,但是对DIN的结果没有改善,DIEN在这一点上做了改善。我们略去背景介绍,尤其是Base Model的部分,如果大家想看的话,可以去前一篇文章中找。现在我们直接介绍DIEN的结构。DIEN最大的特点是不但要找到用户的interest,还要抓住用户interest的进化过程。作者们将GRU融合到网络中,从而抓出变化的sequence。GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络。
GRU既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。大家有兴趣的可以去试一下LSTM,下次我也会写一个项目案例来介绍LSTM。
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