吴恩达机器学习笔记 四十五 基于内容的过滤的tensorFlow实现

本文主要是介绍吴恩达机器学习笔记 四十五 基于内容的过滤的tensorFlow实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一个user网络,一个item网络 ,使用顺序模型,激活函数选择relu,最后的输出大小都是32。

input_user提取特征,然后把这些特征送给上面的user_NN这个网络得到用户向量vu,再对vu进行标准化(用l2范式),使其长度为1。同样地,得到vm。

output那一行计算vu和vm的乘积,给出预测结果。损失函数使用均方差。

 

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