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其实之前虽然我自己也瞎整了一些深度学习的代码(验证码识别、实体识别),也都发了博客,但无一例外都是参考现有的代码进行阅读理解演算,然后自己删删改改完成的,我只知道在某一步用某个函数完成了某个功能,但是我一直没有搞明白为什么要在这一步完成这个功能,对其中的机理只能不求甚解;
这样就像我先看答案再做题,尽管看完做完后,我这道题会了,但是遇到新的问题时,我就会倾向于先去看答案,而不是自己思考;如果找不到答案并且在从头学起的时候遇到困难,就会畏缩和放弃。
这种状态必须改变,从何改起?答案就是自己从零开始。
所幸,这样照猫画虎让我对很多方法、模型也都有了点印象(毕竟当时也是认真查资料理解了的),因此我就想借由复现代码的机会,好好从头到尾自己实现一些个模型,打打基础,把之前害怕的、不会的都争取搞明白~
于是,在上一篇完成了数据处理后,我就秉着一方面给自己打打基础、一方面从头串一遍新闻推荐流程的目的,从头开始自己尝试复现NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention; 因为觉得这篇写的挺不错还没那么难,我就挑了这个作为第一步~
我们读了很多论文之后,基本是对流程有自己的把握的,即我们明白论文里各个module的功能&#
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