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RMB應用於推薦系統
時間 2021-07-14
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RBM應用於推薦系統 摘要:與傳統的淺層機器學習相比,深度學習具有優秀的自動提取抽象特徵的能力,並且隨着分佈式計算平臺的快速發展,大數據的處理能力得到極大的提升,使得近年來DL在工程界得到廣泛的應用,包括圖像識別,語音識別,自然語言處理等領域,並取得比傳統機器學習更好的效果提升。另一方面,智能推薦系統,本質上是從一堆看似雜亂無章的原始流水數據中,抽象出用戶的興趣因子,挖掘出用戶的偏好,因此把深
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