摘要： 概述 GBDT+LR模型是Facebook于2014年提出的，目的是解决高维特征的组合和筛选的问题。在该模型提出之前，FM、FFM能够实现特征的二阶交叉，但本质上还是属于线性模型的范畴，如果想要扩展到更高阶的特征交叉，则模型的复杂度会很高，难以在实际中应用。Facebook提出了一种利用GBDT自动 阅读全文

摘要： #导读 变分自编码器（VAE）是一种生成式模型，虽然名字上叫做自编码器，但却和普通的自编码器有着本质上的区别。图a所示为一个普通自编码器的示意图，其功能是将输入数据压缩到一个低维的空间中，这个低维的向量代表了输入数据的“精华”，如何保证低维的向量能够表示输入向量呢？自编码器在将低维向量解码成输出向量 阅读全文