19推荐系统13FNN——TensorFlow2实现
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文章目录
1、简介
19【推荐系统10】从POLY2、FM到FFM——自动特征交叉的解决方案_
在FM模型出现之后，很多模型都是运用FM的思想进行升级，由于计算复杂度等原因，FM通常只对特征进行二阶交叉。当面对海量稀疏的用户行为反馈数据时，二阶交叉往往是不够的，三阶、四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力。如何能在引入更高阶的特征组合的同时，将计算复杂度控制在一个可接受的范围内？
参考图像领域CNN构建深度
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6.4 tensorflow2实现FNN推荐系统——Python实战（第二篇）