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深度学习在推荐系统中的应用

1.深度学习基础

在推荐系统中，深度学习技术的应用越来越广泛，其强大的表示学习能力使得模型能够从复杂的多模态数据中提取出更有价值的信息。本节将介绍深度学习的基本概念和原理，并探讨其在推荐系统中的应用。

1.1深度学习概述

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层非线性变换，能够自动从数据中学习到高级的抽象特征。这种层次化的特征学习能力使得深度学习在处理图像、文本、音频等多模态数据时表现出色。

1.2神经网络基础

1.2.1神经元和激活函数

神经网络的基本单元是神经元，每个神经元接收输入信号，经过线性变换和激活