《基於深度學習的推薦系統研究綜述》_黃立威——閱讀筆記

一、常用的深度學習模型和方法介紹 1.自編碼器 自編碼器通過一個編碼和一個解碼過程來重構輸入數據，學習數據的隱表示。基本的自編碼器可視爲一個三層的神經網絡結構.下圖是自編碼器結構示意圖： 自編碼器的目的是使得輸入 x 與輸出 y 儘可能接近，這種接近程度通過重構誤差表示，根據數據的不同形式，通常重構誤差有均方誤差和交叉熵兩種定義方式。 如果僅僅通過最小化輸入輸出之間的誤差來實現對模型的訓練，自編碼

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