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深度学习推荐模型(DNN)
1.深度神经网络基础
1.1深度神经网络概述
深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNN)是一种多层神经网络,其层数通常超过两层。DNN通过堆叠多个非线性变换层来学习输入数据的复杂表示,从而能够处理高维、非线性的数据。在推荐系统中,DNN可以用于学习用户和项目的隐含特征,进而进行更准确的推荐。
1.2深度神经网络的基本结构
深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收原始数据,隐藏层通过一系列非线性变换来提取数据的特征,输出层则根据隐藏层的特征进行最终的预测或分类。
1.2.1输入层
输入
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