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如果你想在安卓手机上下载DeepSeek，有以下两种方法可供选择。
首先，你可以通过DeepSeek的官方网站进行下载。具体步骤是进入DeepSeek官网，扫描网站上的APP下载二维码，并选择安卓版的下载渠道完成下载。
其次，你也可以通过手机自带的应用商店来下载。只需打开应用商店，搜索“DeepSeek”，找到对应的手机APP后点击下载并安装即可。
请根据自己的需求和习惯选择合适的下载方式。如果在下载或使用过程中遇到任何问题，可以尝试联系DeepSeek的官方公众号或官方邮箱进行咨询。
希望以上信息能帮助你顺利下载并使用DeepSeek。
DeepFM 是由华为诺亚方舟实验室在2017年提出的一种推荐算法模型。该模型结合了深度学习（Deep）与因子分解机（Factorization Machine，简称FM），改进了Wide&Deep模型，并用FM部分替换了LR（逻辑回归），从而增强了对稀疏特征的处理能力。理解FM和Wide&Deep模型是掌握DeepFM的前提。
### DeepFM 的结构
DeepFM的架构可以分为四个主要部分：稀疏特征处理、密集嵌入、FM层和隐层。
#### 稀疏特征处理
对于类别特征，首先进行one-hot编码，将其转换为稀疏的0-1向量，然后与数值特征拼接在一起，形成输入特征矩阵。
#### 密集嵌入
接下来，通过嵌入层将这些稀疏向量转换为低维度的稠密向量。这些稠密向量再与原始数值特征拼接，作为后续Deep部分和FM部分的输入。
#### FM层
FM层包含线性部分和交叉部分。线性部分为每个特征赋予权重并求和；交叉部分则通过两两特征相乘并加权求和。最后，线性部分和交叉部分的结果进行线性组合。
#### 隐层
深层部分的输入是所有稠密向量的横向拼接，经过多层线性映射和非线性转换后得到隐层输出，通常映射为一维。
### 输出层
最终的输出层是FM层和隐层结果的叠加，经过非线性转换后得到预测概率。
### DeepFM 的优势
DeepFM在CTR预估任务上的表现尤为出色。相比其他推荐算法，DeepFM的优势在于Deep部分和FM部分共享相同的输入，无需人工特征工程，部署更加简便，且结构简单、复杂度低，能够更精确地训练和学习。
实验结果显示，ReLU激活函数更适合DeepFM，但这种效果可能因模型而异。
### 类别特征的处理合理性
面试中可能会问到，为什么需要将类别特征对应的稠密向量拼接作为输入，而FM侧在稀疏输入场景下本来就能进行学习。尽管FM的线性复杂度随特征数线性增长，但经过one-hot处理的类别特征维度远高于稠密向量，这会引入大量冗余计算。因此，通过嵌入层将稀疏特征转换为低维稠密向量，既能减少计算量，又能提高模型效率。
### 代码实现
搭建DeepFM模型相对简单，可以参考已有的代码实践和完整仓库。下一篇文章将介绍DeepFM的后续模型DCN的原理与代码实现。
希望本篇文章能帮助你更好地理解DeepFM的原理与实践，期待你有所收获。
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