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白粥送榨菜
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随笔分类 -  推荐系统

 
【梦溪笔谈】7.TensorFlow学习笔记
摘要:#matmul:将矩阵 a 乘以矩阵 b,生成a * b #pow(x,y)=x^y #subtract:返回x-y 的元素 #multiply 对应元素相乘,不是矩阵相乘,而是相同维度的两个向量(或者矩阵)对应的元素相乘,结果还是原向量的维度一致的向量 #reduce_sum:https://bl 阅读全文
posted @ 2020-11-18 19:52 白粥送榨菜 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)
【推荐系统】4.youtube深度推荐系统【转】
摘要:原论文: 《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》--2016年Google发表的paper 相关解读: https://blog.csdn.net/guoyuhaoaaa/article/details/84938943 https:// 阅读全文
posted @ 2020-11-01 15:34 白粥送榨菜 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
【推荐系统】3.深入理解PNN模型--加入Product层【转】
摘要:参考: https://blog.csdn.net/Blank_spaces/article/details/107479246 https://cloud.tencent.com/developer/article/1708432 PNN中如果采用内积操作,那么嵌入向量两两组合每对组合都得到一个实 阅读全文
posted @ 2020-11-01 15:24 白粥送榨菜 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
【推荐系统】2.向量的内积和外积【转】
摘要:参考:https://blog.csdn.net/jgj123321/article/details/96474456 如何理解特征值和特征向量:https://www.matongxue.com/madocs/228 拷贝一份如下: 本文参考:https://www.cnblogs.com/gxc 阅读全文
posted @ 2020-11-01 15:21 白粥送榨菜 阅读(714) 评论(0) 推荐(0)
【推荐系统】1.推荐系统基础
摘要:推荐系统笔记 阅读全文
posted @ 2020-11-01 14:41 白粥送榨菜 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
 

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