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Spark是一种分布式计算平台。主要基于是基于内存计算，提高计算速度。这里的关键词是分布式。我们知道深度学习的性能高度依赖于超参数（比如设计多少层，每层多少神经元等），这样我们就可以每个计算节点跑一种超参数，这样就加快了调参的速度。 这时的方案可以选择Spark+TensorFlow+若干分布式计算节点。 关于深度学习在推荐系统中应用，目前也开始火起来了。当然火起来也有它的内在推动力，这是因为深度学习的一些优点，如（1）能够直接从文本内容中提取特征（这个特征可能只能机器理解），表征能力比较强（2）对噪声数据处理比较方便，抗噪能量强（3）使用RNN（LSTM）循环神经网络对动态或者序列数据进行建模，能比较好的利用历史信息。
2024-05-23 23:42:47赞同 展开评论 打赏
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