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- 学习总结 （1）深度推荐模型的前沿趋势，强化学习（Reinforcement Learning，又叫增强学习）与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程：通过训练一个智能体（它与环境交互，不断学习并强化自... 学习总结 （1）深度推荐模型的前沿趋势，强化学习（Reinforcement Learning，又叫增强学习）与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程：通过训练一个智能体（它与环境交互，不断学习并强化自...
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- 学习总结 （1）GraphSAGE 的主要步骤是三步“采样 - 聚合 - 预测”： 采样是指在整体图数据上随机确定中心节点，采样 k 阶子图样本。聚合是指利用 GNN 把 k 阶子图样本聚合成中心节点... 学习总结 （1）GraphSAGE 的主要步骤是三步“采样 - 聚合 - 预测”： 采样是指在整体图数据上随机确定中心节点，采样 k 阶子图样本。聚合是指利用 GNN 把 k 阶子图样本聚合成中心节点...
- 学习总结 本次task学习深度学习模型系统的整体脉络，改进网络模型的常用手段：改变神经网络的复杂程度、改变特征交叉方式、把多种模型组合应用、结合交叉领域（如NLP、强化学习等）。整个深度学习推荐模型的演... 学习总结 本次task学习深度学习模型系统的整体脉络，改进网络模型的常用手段：改变神经网络的复杂程度、改变特征交叉方式、把多种模型组合应用、结合交叉领域（如NLP、强化学习等）。整个深度学习推荐模型的演...
- 学习心得 （1）从之前的开篇了解推荐系统要解决的核心问题，生发出深度学习推荐系统的技术，架构篇的学习是从抽象到具体，从形而上到形而下的过程。这个task先把Sparrow推荐系统跑通，一开始IDEA识别... 学习心得 （1）从之前的开篇了解推荐系统要解决的核心问题，生发出深度学习推荐系统的技术，架构篇的学习是从抽象到具体，从形而上到形而下的过程。这个task先把Sparrow推荐系统跑通，一开始IDEA识别...
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