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Google最新论文：大规模深度推荐模型的特征嵌入问题有解了！

AI科技大本营  · 公众号  · AI  · 2019-07-15 15:06
转载自深度传送门（ID: gh_5faae7b50fc5）导读：本文主要介绍下Google在大规模深度推荐模型上关于特征嵌入的最新论文。 一、背景大部分的深度学习模型主要包含如下的两大模块：输入模块以及表示学习模块。自从NAS[1]的出现以来，神经网络架构的设计上正在往数据驱动的自动机器学习方向演进。不过之前更多的研究都是聚焦在如何自动设计表示学习模块而不是输入模块，主要原因是在计算机视觉等成熟领域原始输入（图像像素）已经是浮点数了。输入模块：负责将原始输入转换为浮点数；表示学习模块：根据输入模块的浮点值，计算得到模型的最终输出；而在推荐、搜索以及广告工业界的大规模深度模型上，情况却完全不同。因为包含大量高维稀疏的离散特征（譬如 ………………………………

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