想请教下机器学习PAI，为什么sim_seq_cross 要concat两遍呢？
想请教下机器学习PAI，PDN 的simiNet concat时，为什么sim_seq_cross 要concat两遍呢？
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这里拼接了两个sim_seq_cross的考虑是为了增加模型的表示能力。其中第一个sim_seq_cross是用户历史行为序列与当前候选物品的交叉特征，第二个sim_seq_cross则是当前候选物品与用户历史行为序列的交叉特征。是一个双向的src->dst。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
2024-04-07 08:06:01赞同 1 展开评论 打赏
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