Premièrement, FNN

Veuillez introduire le nom complet de la FNN, la FNN est un réseau nerveux supporté-Machi, c'est-à-dire FM prend en charge le réseau nerveux. En fait, ce nom est énorme, nous arriverons à une simple analyse de vocabulaire, le thème de cette phrase est un réseau nerveux et FM prend en charge un don révisé. Cela signifie que la nature de ce modèle est un réseau nerveux et FM n'est qu'une caractéristique de ce réseau nerveux.

Si vous passez en revue la FFM et l'AFM, vous constaterez que le corps principal de ces deux modèles toujours FM et le réseau nerveux consiste à modifier FM. Un changement potentiel ici est en fait des informations cachées, des informations cachées sont une communauté académique qui est progressivement changée au modèle du modèle et converti doucement de FM en réseau nerveux comme corps principal comme le corps principal. Ce changement silencieux illustre une annonce et un modèle majeur du système plus tard, le réseau nerveux est une grosse tête.

Après avoir terminé cette ligne potentielle, voir la structure de réseau de la FNN. Sur tLa réalité, la structure de réseau de la FNN est très simple, une série de réseaux de FMS et de Naturaux. Cette fonctionnalité est convertie en trempette à travers la section FM et, après toutes les règles, il est placé en MLP (machine cognitive multicouche). Les gens seront compréhensibles.

Lundi, PNN

PNN et FNN sont similaires à la différence unique en entrée MLP non seulement intégrée, ajoutant des résultats de produits incorporés.

Nous faisons attention à la classe de produits intermédiaire, cette couche est divisée en parties gauche et droite, la partie gauche en tant que caractéristique intégrée,une partie de la droite est le résultat de deux produits intégrés, résultat de deux ou deux en caractéristiques. Il existe plusieurs façons de fonctionner entre les vecteurs, qui peuvent être internes. Mais que ce soit la position intérieure ou le coût externe, c'est trop. Pour les modèles N-Pictting, il y a deux deux deux croix, ce qui constitue une quantité énorme.
Mardi, DeepFM
La première fois est deepfm. Deepfm et fnnTrès proche, la seule différence est que les parties FM FNN et MLP sont des séries et dans des profondeurs. Il devient parallèle.

Vous pouvez trouver deux ou deux intersections croisées de classes FM en plus de MLP, en plus d'un accès direct à MLP, en plus d'un accès direct au MLP, en plus de visiter la prochaine MLP en ligne, après La classe FM, le résultat est l'entrée de la dernière classe.

4, Résumé
Dans ces trois modèles, les deux premières personnes sont fondamentalement équipées, à droite plus efficaces et utilisées largement utilisées dans l'industrie. Comme il conserve les deux éléments croisés de la FM d'origine, il a également la capacité de généraliser l'intégralité du réseau nerveux nerveux. Il s'est donc amélioré à la base de la FM.

En plus de l'effet modèle, il est très intéressant, qui est à regarder maintenant, FNN et PNN sont vraiment liés à la FM sans relation de cuisson. Parce que la pièce est appelée, leur support FM n'est utilisé que pour incorporer, il convertit une fonctionnalité en une forme de vecteur. IciC'est une activité régulière dans les recommandations d'aujourd'hui et elle est souvent considérée comme FM à cette époque, c'est vraiment un caractère très spécial.On peut également voir ici et nos modèles de recommandation éliminent progressivement les réseaux nerveux de la FM et respectent pleinement les réseaux nerveux.

Quel est un excellent modèle dans la suppression de la FM pour rencontrer le réseau nerveux?De même, j'ai d'abord vendu un chat et annoncez la prochaine fois.