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DeepSeek是一家位于中国杭州的创新型科技公司，全称为杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。该公司专注于开发先进的大语言模型及相关技术，并因其卓越的性能和低廉的开发成本而备受关注。
DeepSeek推出的AI模型DeepSeek-R1表现尤为出色，引起了业界的广泛关注。此外，公司在图像生成领域也取得了显著成就，推出了多模态大模型Janus-Pro。在图像生成基准测试中，Janus-Pro的表现超越了OpenAI的“文生图”模型DALL-E 3，进一步彰显了DeepSeek的技术实力。
这些成果不仅展示了DeepSeek在中国人工智能领域的领先地位，也证明了这是一家属于中国的创新型企业。总部设在杭州的DeepSeek，正通过其前沿的技术和产品，为中国乃至全球的人工智能发展贡献力量。
Wide&Deep模式旨在使计算机能够像人类大脑一样，同时运用记忆和泛化能力。在人类认知学习过程中，Memorization（记忆）和Generalization（泛化）是两个关键要素：人类不仅能记住特定的知识，还能从中泛化出一般性的规则，并修正泛化的不准确性。Wide&Deep模型希望在机器学习中实现类似的平衡。
Wide模型是一种广义线性模型，它直接连接输入和输出，主要用于记忆特定的组合特征。而Deep模型则是深度神经网络，用于学习复杂的非线性特征组合，从而实现泛化。通过结合这两者，Wide&Deep模型能够在推荐系统等应用中同时具备记忆和泛化的能力。
在推荐系统中，线性模型虽然易于解释，但其泛化能力有限；而深度学习模型虽然泛化能力强，但也容易过度泛化，导致推荐的相关性降低。Wide&Deep模型通过结合两者的优点，利用线性模型记忆特例规则，用深度学习模型学习非线性组合特征，从而提高了推荐系统的准确性和多样性。
推荐系统通常分为基于协同过滤（CF-Based）和基于内容的推荐（Content-Based）两种。Wide&Deep模型特别适用于推荐系统，因为它能通过线性模型和深度学习的结合，有效地平衡记忆与泛化能力。模型的工作流程包括查询生成、候选物品展示和用户行为记录，最终通过预测和排序为用户推荐最合适的物品。
在Wide部分，作为广义线性模型，它对特定组合特征进行记忆。而在Deep部分，则通过低维度密集表示学习非线性组合特征，从而提高推荐系统的多样性和准确性。训练时，Wide和Deep两部分共享原始特征，并通过反向传播优化参数。具体来说，在训练数据生成阶段，根据实际业务需求确定样本标签，离散特征映射为ID，连续特征进行归一化处理。Deep部分使用未处理的连续特征和离散特征的密集表示进行训练。
部署后，每次请求都会生成一系列候选物品，模型计算得分并展示给用户。为了优化响应时间，系统还采用了并行化技术。Wide&Deep模型不仅适用于推荐系统，也适用于大规模分类或回归问题，如搜索和排名任务。
Wide&Deep模型的优点在于它实现了记忆与泛化的统一建模，尤其在推荐系统、搜索和排名等应用中表现出色。然而，Wide部分需要人工特征工程，这增加了模型设计的复杂性。代码实践部分详细介绍了模型的实现和数据集说明，涵盖Wide Linear Model和Wide&Deep Model的构建。Wide Linear Model包含离散特征处理、组合特征组装、模型训练与评估，而Wide&Deep Model则在此基础上增加了深度学习部分，结合线性模型与密集表示，实现了模型的广度与深度。
综上所述，Wide&Deep模式通过结合记忆和泛化能力，为推荐系统等应用提供了高效且有效的解决方案。通过平衡线性模型和深度学习的优势，该模型不仅实现了高精度，还保持了良好的可解释性。
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