Learning to Rank using Gradient Descent
Abstract
本文探索了使用梯度下降学习排序函数。我们提出一种简单的概率损失函数。并且使用神经网络实现上述想法,并将其命名为 RankNet. 本文还展示了在模拟数据和真实商用搜索引擎数据上的实验结果。
Introduction
我们的方法在样本对上进行训练来学习排序函数。我们使用神经网络来学习这个排序函数,因为神经网络非常灵活。
Two layer neural nets can approximate any bounded continuous function (Mitchell, 1997)
符号:
N N N: number of relevance levels (or ranks)
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