前深度学习经典模型-FM

FM模型也是非常经典的一个前深度学习模型。它主要是为了引入特征交互，再它之前是poly2，但是Poly2的特征交互太暴力了，要学习更新的参数太多，再推荐领域特征都比较稀疏，是不好更新的，而且计算复杂度太高了。所以就提出了FM，它是再二阶特征交互这块提出了每个特征保持一个隐向量，这样参数数量立马就降下来了。具体看FM模型的公式:

FM是一个通用的公式，可以基于具体的回归任务或者分类任务做具体的学习。

FM的二次项可以化简:

 

所以FM的复杂度就变成了O(kn)，可以再线性时间计算出结果。再工业界也广泛使用，是一个很经典的模型。

参考博客：

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