DL應用：query生成和query推薦
1 引言
在機器翻譯、圖片描述、語義蘊涵、語音識別和文字摘要中，序列到序列的問題已經有太多大牛研究了，也取得了很多突破。谷歌的Attention is all you need[1],捨棄並超越了主流的rnn與cnn序列建模框架，刷出了新的state of the art,這種大膽創新的精神值得我們學習。後面相信會有更多的attention變體甚至和rnn/cnn結合的電路圖湧現，當然我們更期待的不是這些，我們更向往大道至簡。我們在follow的同時，也期望自己的每一個新的想法，新的嘗試能夠匯入深度學習的大浪，為人類的未來貢獻自己的一份力量。
在電子商務搜尋中，query作為表達使用者意圖的載體起到了非常重要的作用。如何根據使用者的歷史行為序列給使用者推薦一個query，吸引使用者發生搜尋以及後續的成交是非常有意義的，比如淘寶的底紋推薦。如下圖是一個在iphone上的引導圖，歡迎大家多多使用底紋。
2 技術方案
在技術方案這部分，我們首先介紹一下整體思路，然後重點討論一下序列embedding.
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創建 idv epo pla dev 責任 state cti update 原創作品，允許轉載，轉載時請務必以超鏈接形式標明文章 原始出處 、作者信息和本聲明。否則將追究法律責任。http://qicheng0211.blog.51cto.com/3958621/1749
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函式應用：列印圖形和數學計算
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