3.14 Wide & Deep算法详解:Google的深度学习推荐系统架构
引言
Wide & Deep是Google在2016年提出的深度学习推荐系统架构,通过Wide部分记忆、Deep部分泛化,实现了推荐系统的记忆与泛化平衡。本文将深入解析这个架构。
一、架构概述
1.1 核心思想
Wide & Deep的核心思想是:
- Wide部分:记忆(Memorization),学习特征交互
- Deep部分:泛化(Generalization),学习特征表示
张小明
前端开发工程师
Wide & Deep是Google在2016年提出的深度学习推荐系统架构,通过Wide部分记忆、Deep部分泛化,实现了推荐系统的记忆与泛化平衡。本文将深入解析这个架构。
Wide & Deep的核心思想是:
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