摘要:
YouTube推荐系统上的深度神经网络 【总结】 在召回模型中,用到的特征比较粗,在训练过程中,目的是训练出一个用户向量u(通过用户本身的浏览和观看信息和统计学信息,假设是N维的),用户向量的用途分两种,线下training和线上serving。训练拟合的是后验概率,在serving中,就直接利用u 阅读全文
posted @ 2022-01-05 14:40
小千北同学超爱写代码
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摘要:
利用点击数据学习web搜索的深度学习模型 【总结】 该模型可以得到query和item的低维度向量表示,也可以得到二者的余弦语义相似度。 学习过程是通过最大化后验概率的极大似然估计得到的参数。 【模型解读】 A.输入: 1)x是词表长度的向量,维度大,一般是one-hot太大了,所以需要降; 2)Q 阅读全文
posted @ 2022-01-05 14:40
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