多层感知机与CLIP在推荐系统和多模态学习中的应用

MLP多层感知机

在推荐系统中,MLP(Multi-Layer Perceptron,多层感知机)是一种常用的神经网络模型,用于捕捉用户和物品之间的复杂非线性关系,从而生成高质量的推荐结果。以下是 MLP 在推荐系统中的应用及其优势。

MLP 在推荐系统中的作用

  1. 用户和物品特征的表示

    • MLP 能够将用户和物品的特征嵌入到低维向量空间中,并通过多层网络的非线性变换,学习到用户和物品之间的复杂交互关系。
  2. 特征交互的非线性建模

    • 相较于传统的矩阵分解方法,MLP 可以更好地捕捉到高阶的特征交互和非线性关系,提升推荐的准确性和个性化程度。
  3. 多种输入的处理

    • MLP 可以处理多种类型的输入数据,包括用户和物品的静态特征(如用户年龄、性别,物品类别、价格)以及动态行为特征(如浏览历史、点击行为)。

MLP 的结构

MLP 的基本结构包括输入层、多个隐藏层和输出层:

  1. 输入层

    • 接受用户和物品的特征向量。这些向量可以通过嵌入层(embedding layer)将离散的特征转换为连续的低维表示。
  2. 隐藏层

    • 多个隐藏层通过全连接层&#

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