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要通过语音唤醒DeepSeek，你需要完成以下几个步骤：获取API密钥、创建Siri快捷指令以及设置语音指令来唤醒DeepSeek。以下是详细的步骤说明：
首先，在DeepSeek官网上注册一个账号并获取你的API密钥。这个密钥是连接DeepSeek服务的关键，后续步骤中会用到它。
接下来，打开你iPhone上的“快捷指令”App，并创建一个新的快捷指令。在创建过程中，添加一个URL模块，并输入DeepSeek的API地址。设置请求方法为POST，并在请求头中添加相应的内容类型和授权信息。授权信息应包含你之前获取的API密钥。
在请求体中，添加JSON数据以向DeepSeek发送请求。例如，你可以设置一个“prompt”字段，用于输入你的问题或需求。
为了查看DeepSeek的回复，添加一个“显示结果”模块。完成这些设置后，保存并命名你的快捷指令，比如“DeepSeek助手”或“AI小秘书”。
为了更方便地使用这个快捷指令，点击“添加到Siri”，并录制一个语音指令，例如“嘿Siri，唤醒DeepSeek”。这样，以后你就可以直接通过这个语音指令来唤醒DeepSeek，并向它提问或发送需求了。
请注意，以上步骤可能因DeepSeek的更新或iOS系统的版本差异而略有不同。如果遇到问题，建议查看DeepSeek的官方文档或寻求相关技术支持。
通过以上步骤，你可以轻松实现通过语音指令唤醒DeepSeek的功能，从而更加便捷地与DeepSeek进行交互。希望这些步骤能帮助你顺利完成配置。
DeepFM 是由华为诺亚方舟实验室于2017年提出的一种推荐算法模型。它通过结合深度学习（Deep）和因子分解机（FM），改进了Wide&Deep模型，将FM部分替换为LR，从而增强了对稀疏特征的处理能力。理解FM和Wide&Deep是掌握DeepFM的前提。
### DeepFM 的结构
DeepFM的结构主要分为四个部分：稀疏特征处理、密集嵌入、FM层和隐层。
#### 稀疏特征处理
首先，类别特征会进行one-hot编码，转化为稀疏的01向量，并与数值特征拼接在一起，形成一个完整的输入特征向量。
#### 密集嵌入
接下来，上述稀疏向量会被嵌入到低维度的稠密向量中，这些稠密向量再与原始数值特征拼接，作为Deep部分和FM部分的共同输入。这一过程不仅减少了特征维度，还保留了特征间的交互信息。
#### 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，最后将两者的结果线性组合。这种设计使得FM层能够有效地捕捉特征之间的二阶交互关系。
#### 隐层
深层部分接收所有稠密向量的横向拼接作为输入，经过多层线性映射和非线性转换，最终输出一个一维的预测值。隐层的存在使得模型可以进一步挖掘特征的高阶交互。
### 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输出。DeepFM在CTR预估任务上的表现尤为出色，相比其他推荐算法，其优势在于两部分共享相同的输入，无需额外添加人工特征，部署更加便捷，结构简单且计算复杂度较低，因此训练更为精确。
### 激活函数的选择
实验结果显示，ReLU激活函数更适合DeepFM，但在其他模型中的效果可能有所不同。
### 类别特征的处理合理性
面试中可能会问到这样一个问题：既然FM本身可以在稀疏输入场景下进行有效学习，为什么还需要将类别特征对应的稠密向量拼接作为输入？尽管FM的线性复杂度随特征数线性增长，但经过one-hot编码后的类别特征维度远高于稠密向量，这确实引入了大量的冗余计算。然而，通过嵌入操作将稀疏特征转化为稠密向量，不仅可以减少计算负担，还能更好地捕捉特征间的高阶交互，提高模型的整体性能。
### 代码实现
搭建DeepFM模型相对简单，可以通过参考现有的代码实践和完整仓库来快速上手。后续文章将介绍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深入理解DeepFM的原理与实践，期待你能从中有所收获。
上述就是关于deepseek语音唤醒步骤_推荐算法(四)——经典模型 DeepFM 原理详解及代码实践的全部内容了，希望能够有所帮助。更多相关攻略和资讯可以关注我们资讯频道，之后将为大家带来更多精彩内容。
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