[发明专利]推荐对象的方法、神经网络及其训练方法、计算设备有效
| 申请号： | 202011331138.1 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112418402B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 高畅;文豪 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 姜浩然;吴丽丽 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开提供一种推荐对象的方法、神经网络及其训练方法、计算设备和介质，涉及智能推荐、深度学习等人工智能领域。神经网络包括：特征向量层，被配置为接收基于用户特征和对象特征的特征向量层输入并确定相应的特征向量以生成特征向量输出，其中，特征向量输出包括与用户特征相对应的用户特征向量和与对象特征相对应的对象特征向量；特征向量层之后的第一子神经网络，第一子神经网络被配置为接收特征向量输出并生成针对待推荐对象的第一预测推荐结果；以及，特征向量层之后的不同于第一子神经网络的第二子神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐 对象 方法 神经网络 及其 训练 计算 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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