本次學習的重點是FM系列和WideNDeep系列。其實這兩個模型是存在因果關系的。從最初的LR模型開始，因為缺失高效的特征交互方式，產生了FM模型，即通過向量內積代替特征之間的兩兩交互的參數。最后DNN的引入可以建模更高階的特征。但是DNN如何與FM相結合，有兩種方式，分別是并行和串行，串行引出了FNN、PNN等模型，但是淺層的特征在高層的隱藏層起不到作用。所以WideAndDeep誕生，直接將淺層和深層結合。但是這樣會缺失重點，因此采用FM代替淺層，得到DeepFM模型
特征交叉
FM
WideAndDeep系列
WideAndDeep
DeepFM
參考資料
Datawhale Fun-rec組隊學習
https://datawhalechina.github.io/fun-rec/#/ch02/ch2.1/ch2.1.2/FM?id=%e6%80%9d%e8%80%83%e9%a2%98
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