张志红 发表于 2024-5-26 15:01

特征求外积+展开之后过MLP

特征求外积是指对两个输入特征向量进行外积操作，将它们的所有组合特征取出并展开成一维向量，然后通过多层感知器（MLP）进行处理。这种方法可以帮助模型学习到更复杂的特征组合，从而提高预测性能。为大家整理了特征求外积+展开之后过MLP的论文集。

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