Deep and Wide模型是一種用于推薦系統(tǒng)的模型，由谷歌的研究人員提出。它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和廣義線性模型的優(yōu)點，旨在提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和泛化能力。

Deep and Wide模型由兩部分組成：一個深度部分和一個寬度部分。深度部分是一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于學(xué)習(xí)用戶和物品之間的復(fù)雜關(guān)系。寬度部分是一個廣義線性模型，用于學(xué)習(xí)用戶和物品之間的簡單關(guān)系。

Deep and Wide模型在訓(xùn)練過程中，同時優(yōu)化深度部分和寬度部分的參數(shù)。這樣，模型可以同時學(xué)習(xí)用戶和物品之間的復(fù)雜關(guān)系和簡單關(guān)系，從而提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和泛化能力。

Deep and Wide模型已經(jīng)在多個推薦系統(tǒng)任務(wù)中取得了優(yōu)異的性能，如電影推薦、商品推薦等。此外，Deep and Wide模型還可以用于其他機器學(xué)習(xí)任務(wù)，如分類、回歸等。親愛的讀者們，你是否曾在茫茫信息海洋中，為尋找一款心儀的應(yīng)用而煩惱？又或者，你是否曾好奇，那些應(yīng)用推薦是如何精準(zhǔn)地跳入你的視線？今天，就讓我?guī)阋惶骄烤梗议_Google Play應(yīng)用推薦背后的神秘面紗——Wide
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