論文の概要: Beyond KAN: Introducing KarSein for Adaptive High-Order Feature Interaction Modeling in CTR Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08713v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 12:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 15:24:50.788484
• Title: Beyond KAN: Introducing KarSein for Adaptive High-Order Feature Interaction Modeling in CTR Prediction
• Title（参考訳）: Beyond Kan: CTR予測における適応的高次特徴相互作用モデリングのためのKarSeinの導入
• Authors: Yunxiao Shi, Wujiang Wu, Mingyu Jin, Haimin Zhang, Qiang Wu, Yongfeng Zhang, Min Xu,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Represented Sparse Interaction Network (KarSein)を紹介する。 KarSeinは予測精度と計算効率の両方を最適化するように設計されている。 計算オーバーヘッドを最小限に抑えて、かなりの予測精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.51608244657154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modeling feature interactions is crucial for click-through rate (CTR) prediction, particularly when it comes to high-order explicit interactions. Traditional methods struggle with this task because they often predefine a maximum interaction order, which relies heavily on prior knowledge and can limit the model's effectiveness. Additionally, modeling high-order interactions typically leads to increased computational costs. Therefore, the challenge lies in adaptively modeling high-order feature interactions while maintaining efficiency. To address this issue, we introduce Kolmogorov-Arnold Represented Sparse Efficient Interaction Network (KarSein), designed to optimize both predictive accuracy and computational efficiency. We firstly identify limitations of directly applying Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) to CTR and then introduce KarSein to overcome these issues. It features a novel architecture that reduces the computational costs of KAN and supports embedding vectors as feature inputs. Additionally, KarSein employs guided symbolic regression to address the challenge of KAN in spontaneously learning multiplicative relationships. Extensive experiments demonstrate KarSein's superior performance, achieving significant predictive accuracy with minimal computational overhead. Furthermore, KarSein maintains strong global explainability while enabling the removal of redundant features, resulting in a sparse network structure. These advantages also position KarSein as a promising method for efficient inference.
• Abstract（参考訳）: 特徴的相互作用のモデル化はクリックスルー率(CTR)予測に不可欠である。 従来の手法は、しばしば、事前知識に大きく依存し、モデルの有効性を制限できる最大限の相互作用順序を事前に定義するため、このタスクに苦労する。 さらに、高次相互作用のモデリングは一般的に計算コストの増大につながる。 したがって、効率を保ちながら高次特徴相互作用を適応的にモデル化することが課題である。 この問題に対処するために,予測精度と計算効率の両方を最適化するために設計されたKarSein(Kolmogorov-Arnold Represented Sparse Efficient Interaction Network)を導入する。 まず,CTRにKANを直接適用することの限界を特定し,これらの問題を克服するためにKarSeinを導入する。 これはkanの計算コストを削減し、特徴入力として埋め込みベクトルをサポートする新しいアーキテクチャである。 さらに、KarSeinは、自然に乗法関係を学習するカンの課題に対処するために、ガイド付き記号レグレッションを採用している。 大規模な実験はKarlSeinの優れた性能を示し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えて予測精度を著しく向上させる。 さらに、KarSeinは、冗長な機能の削除を可能にしながら、強力なグローバルな説明可能性を維持し、その結果、疎結合なネットワーク構造となる。 これらの利点は、KarSeinを効率的な推論の有望な方法として位置づけている。

関連論文リスト

• Context-Preserving Tensorial Reconfiguration in Large Language Model Training [0.0]
  CPTR(Context-Preservingial Reconfiguration)は、構造的因子化と適応的収縮による重みテンソルの動的複雑さを実現する。 実証的な評価は、CPTRが拡張配列間のコヒーレンス保持を改善することを示している。 性能比較の結果,CPTR強化モデルでは計算効率が向上し,メモリ消費が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T00:55:19Z)
• Towards Generalizable Trajectory Prediction Using Dual-Level Representation Learning And Adaptive Prompting [107.4034346788744]
  既存の車両軌道予測モデルは、一般化可能性、予測の不確実性、複雑な相互作用を扱う。 本研究では,(1)自己拡張(SD)とマスドレコンストラクション(MR)による二重レベル表現学習,グローバルコンテキストと細部の詳細の収集,(2)レジスタベースのクエリと事前学習の強化,クラスタリングと抑圧の必要性の排除,(3)微調整中の適応型プロンプトチューニング,メインアーキテクチャの凍結,および少数のプロンプトの最適化といった,新たなトラジェクタ予測フレームワークであるPerceiverを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T20:11:09Z)
• An accuracy improving method for advertising click through rate prediction based on enhanced xDeepFM model [0.0]
  本稿では,xDeepFMアーキテクチャに基づく改良型CTR予測モデルを提案する。 マルチヘッド・アテンション・メカニズムを統合することで、モデルは機能相互作用の異なる側面に同時に焦点を合わせることができる。 Criteoデータセットの実験結果は、提案モデルが他の最先端手法よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T03:21:29Z)
• DELTA: Dynamic Embedding Learning with Truncated Conscious Attention for CTR Prediction [61.68415731896613]
  CTR(Click-Through Rate)予測は、製品とコンテンツの推奨において重要なタスクである。 本稿では,CTR予測のための動的埋め込み学習を実現するモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T12:34:45Z)
• Directed Acyclic Graph Factorization Machines for CTR Prediction via Knowledge Distillation [65.62538699160085]
  本稿では,既存の複雑な相互作用モデルから,知識蒸留によるCTR予測のための高次特徴相互作用を学習するための非巡回グラフファクトリゼーションマシン(KD-DAGFM)を提案する。 KD-DAGFMは、オンラインとオフラインの両方の実験において、最先端のFLOPの21.5%未満で最高の性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T03:09:42Z)
• Dynamic Parameterized Network for CTR Prediction [6.749659219776502]
  我々は、明示的かつ暗黙的な相互作用をインスタンスワイズで学習するために、新しいプラグイン操作であるDynamic ized Operation (DPO)を提案した。 DNNモジュールとアテンションモジュールへのDPOの導入は,クリックスルー率(CTR)予測においてそれぞれ2つの主要なタスクに有効であることを示した。 我々のDynamic ized Networksは、パブリックデータセットと実世界のプロダクションデータセットのオフライン実験において、最先端の手法を著しく上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T08:15:03Z)
• DAIS: Automatic Channel Pruning via Differentiable Annealing Indicator Search [55.164053971213576]
  畳み込みニューラルネットワークは,計算オーバーヘッドが大きいにもかかわらず,コンピュータビジョンタスクの実行において大きな成功を収めている。 構造的(チャネル)プルーニングは、通常、ネットワーク構造を保ちながらモデルの冗長性を低減するために適用される。 既存の構造化プルーニング法では、手作りのルールが必要であり、これは大きなプルーニング空間に繋がる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T07:43:01Z)
• Iterative Boosting Deep Neural Networks for Predicting Click-Through Rate [15.90144113403866]
  クリックスルーレート(CTR)は、特定の項目のクリックの比率を、そのビューの総数に反映する。 XdBoostは、従来の機械学習の強化メカニズムの影響を受け、反復的な3段階ニューラルネットワークモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T09:41:16Z)
• Towards Automated Neural Interaction Discovery for Click-Through Rate Prediction [64.03526633651218]
  CTR(Click-Through Rate)予測は、レコメンダシステムにおいて最も重要な機械学習タスクの1つである。 本稿では,AutoCTR と呼ばれる CTR 予測のための自動インタラクションアーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T04:33:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。