讲过了Wide&Deep模型以后，貌似已经全面了，是不是就是重点了呢？ 其实还会有后文可以继续补充咱们的知识面。有请Deep&Cross网络登场。Deep&Cross模型之前咱们讲过使用简单模型增强网络的记忆功能， 实际上，我们还想进一步的增加它的交叉能力，所以顺理成章的引进了Cross网络进行补充，接下来咱们看一按下Deep&Cross模型的模型结构。设计Cros

Wide&Deep现在咱们就要看一下在推荐领域最经典的Wide&Deep模型了。被冠以集合了记忆和泛化能力的模型。其Wide 部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力” memorization);Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”(generalization).记忆能力“记忆能力”可以被理解为模型直接学习并利用历史数据中物品或者特征的 “共现频率”的能力。般来说，