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Wide&deep模型详解
谷歌于2016年提出的Wide Deep模型 Wide Deep模型的主要思路正如其名 是由单层的Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型 其中 Wide部分的主要作用是让模型具有较强的 记忆能力 Deep部分的主要作用是让模型具有
深度学习推荐系统
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YouTube深度学习视频推荐系统
YouTube推荐系统架构 YouTube推荐系统架构是经典的两级模型 召回 精排模型 第一级用候选集生成模型完成候选视频的快速筛选 在这一步 候选视频集合由百万量级降至几百量级 这相当于经典推荐系统架构中的召回层 第二级用排序模型 Ran
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什么是Embedding?
说起 Embedding 我想你肯定不会陌生 至少经常听说 事实上 Embedding 技术不仅名气大 而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐 几乎成了业界最流行的做法 无论是国外的 Facebook Airbnb 还是在国内的阿
深度学习推荐系统
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推荐算法
深度学习推荐系统——Embedding
深度学习推荐系统 Embedding Embedding概述Word2vecItem2vec Embedding概述 Embedding操作的主要作用是将稀疏向量转换成稠密向量 xff0c 向量之间的距离反映了对象之间的相似性 从另一空间表
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深度学习推荐系统
深度学习推荐系统——深度学习时代
深度学习推荐系统 深度学习时代 AutoRecDeep CrossingNeuralCFPNNWide amp DeepFM与深度学习模型结合FNNDeepFMNFM 注意力机制AFMDIN DIEN总结 AutoRec h r
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读书笔记-深度学习推荐系统4-推荐与embedding
本篇结合了书籍 深度学习推荐系统 和吴恩达老师的视频课程 Natural Language Processing and Word Embeddings embedding技术是深度学习的一种基础核心操作 xff0c 有很多的应用场景 1
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读书笔记-深度学习推荐系统9-推荐系统知识框架
针对某一个领域 xff0c 建立自己的技术框架是最重要的 xff0c 只有建立了知识框架 xff0c 才能在这个框架中开枝散叶 xff0c 思考细领域的问题时 xff0c 见微知著的同时 xff0c 也不会忘记整体 9 1 知识架构图 9
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推荐系统知识框架
读书笔记-深度学习推荐系统1-概述章节
推荐系统充斥于互联网的各个角落 xff0c 听音乐 看视频 看新闻 购物 学习课程等等 1 1 推荐系统的作用 用户 xff1a 在信息过载的情况下 xff0c 帮助用户高效获得感兴趣的信息 公司 xff1a 通过推荐吸引用户留存 增加用户
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概述章节