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视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#2XiWP
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受Transformer在自然语言处理中取得巨大的效果启发，BST将应用Transformer 用于提取用户行为序列背后的隐藏信息，同时考虑序列的前后顺序，能够...
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进： 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度，对重要特征加权，对蕴含信息...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * EPOCH ...
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章...而在线上服务阶段，该特征被赋予0值甚至是一个比较小的负数。这样的做法类似于在广告排序中消除position bias。...但是上述仅是经验之谈，也许类似阿里深度学习演化网络中RNN + Attention的方法，能够取得更好的推荐效果。...3.4 在线服务 对于在线服务来说，有严格的性能要求，必须在几十毫秒内返回结果。...二是也可以节省线上服务宝贵的内存资源。
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