1.多任务学习模型之DBMTL介绍与实现
2.推荐系统中使用ctr排序的预预测f(x)的设计-dnn篇之FNN模型
3.卡尔曼滤波算法原理(KF,EKF,AKF,UKF)

多任务学习模型之DBMTL介绍与实现

       本文介绍的是阿里巴巴在年发表的多任务学习算法——DBMTL（Deep Bayesian Multi-Target Learning）。该模型旨在解决在工业应用中，测源多目标优化时的码c模型复杂因果关系问题。

       多任务学习背景

       现今，预预测工业应用中的测源推荐系统已不仅局限于单一的目标，如点击率（CTR），码c模型createthread源码还需关注后续的预预测转化链路，包括评论、测源收藏、码c模型加购、预预测购买及观看时长等。测源传统方法通常通过独立模型网络进行优化，码c模型这些模型在底层共享参数，预预测innodb索引源码分析以实现目标间的测源适当独立性和相关性。

       DBMTL介绍

       DBMTL的码c模型一个核心创新在于它通过构建目标节点之间的贝叶斯网络来显式地建模目标间的因果关系。与传统多任务学习模型（假设各目标独立）不同，DBMTL能够更好地捕捉实际业务中用户行为的序列依赖性，如在信息流场景中，用户在点进图文详情页后，才会有后续的浏览、评论、转发、收藏操作。这种结构使得DBMTL能够学习到更优的结果。

       DBMTL的juc源码怎么安装实现包括输入层、共享嵌入层、共享层、区别层和贝叶斯层。通过调整不同目标的权重，可以重新定义损失函数，以适应特定业务需求。在贝叶斯层中，通过全连接的多层感知机（MLP）学习目标间的隐含因果关系。

       代码实现与应用

       DBMTL算法基于EasyRec推荐算法框架实现，EasyRec是阿里巴巴云团队开源的推荐系统框架，它集成了多种先进的推荐系统理论和工程实践，支持大规模分布式训练和部署，极限操盘指标源码与阿里云产品无缝对接。在实际应用中，DBMTL已被广泛用于工业场景。

       以直播推荐业务为例，该场景包含了点击、观看、评论、上麦、时长预测等多目标。通过DBMTL，能够捕捉用户行为之间的依赖关系，实现更精准的dep函数源码解析推荐。在上线后，DBMTL模型显著提升了围观率（%）和上麦率（%）。

       参考文献

       DBMTL模型的具体实现和应用详情，请参阅EasyRec-DBMTL模型介绍及源码。

推荐系统中使用ctr排序的f(x)的设计-dnn篇之FNN模型

       一. FM的神经网络形式

       在推荐系统中使用CTR排序的f(x)的设计-传统模型篇中，探讨了FM与FFM的神经网络理解。FM公式可视为三层神经网络，二次项则为embedding后每两个向量的内积。

       二. FNN的神经网络结构

       FNN是较早的使用神经网络解决CTR预估问题的模型。结构图揭示了输入特征x为大规模离散稀疏，分为N个Field，每个Field仅一个值为1。Field i表示为[公式]，其中[公式]为Field i的embedding矩阵，[公式]为embedding后的向量，由一次项和二次项组成。二次项维度为K，最后为神经网络的全连接层。

       从FM视角看，FNN实质是简单的embedding+FCs，特殊之处在于embedding层利用了FM预训练的一次项和二次项初始化。

       三. FNN的小改动

       在pytorch代码中实现的FFM初始化FNN（FFNN）模型。改动在于优化特征交叉，FFM使用不同向量进行内积，而FFNN则通过embedding后的向量[公式]表现，此改动提升了模型效果但训练速度降低了。

       四. dnn_ctr中FNN的模型API讲解

       使用dnn_ctr源代码，需python2.7及numpy、sklearn、pytorch库。初始化API参数包括field_size、feature_sizes、embedding_size、h_depth等，训练API则包括训练数据输入与验证参数，预测API用于预测结果输出。

       总结，FNN模型结合了FM的特征交叉优势与神经网络的深度学习能力，通过结构和参数调整提升CTR预测性能。

卡尔曼滤波算法原理(KF,EKF,AKF,UKF)

       本文将深入解析卡尔曼滤波算法（KF, EKF, AKF, UKF）的核心原理，包括运动模型公式推导和卡尔曼增益的计算。直接理解公式可能枯燥，但推导过程有助于深入理解。以下是关键部分的简化概述：

       1. **卡尔曼滤波算法**：

       - KF主要公式：[公式]、[公式]、[公式]、[公式]和[公式]，基于状态转移和观测模型预测和更新状态估计。

       - EKF通过CTRV和CTRA运动模型的雅各比矩阵推导，Q矩阵设置的原理也得以阐明。

       2. **自适应与扩展**：

       - 自适应卡尔曼滤波（AKF）通过历史数据动态调整R和Q矩阵，但AKF并不常用。

       - EKF通过线性化处理非线性问题，涉及状态和观测模型的雅各比矩阵计算。

       3. **无迹卡尔曼滤波（UKF）**：

       - 无迹变换处理非线性问题，采样、变换和加权求和，UKF精度优于EKF，但计算略复杂。

       - UKF预测与更新阶段包括无迹变换、卡尔曼增益计算和状态更新的公式。

       4. **源代码资源**：

       - 提供了相关源代码链接，如UKF_C++和UKF_python，供读者参考。

       通过上述概述，你可以直观地理解卡尔曼滤波算法的不同版本如何工作，并能快速把握公式推导的关键步骤。