首创研究的多塔缆索承重桥技术，可跨越宽阔水域、多个大跨度，既保证了通航能力和安全，又节省了工程投资。受上述两篇论文的启发，我们来看看多塔多目标召回模型的具体应用细节。经典的双塔将用户侧的所有信息输入到一个塔中，将项目侧的所有信息输入到另一个塔中。这会导致流向塔顶的信息通道变得拥挤，各个通道的信息相互干扰。

这时，很自然的想到我们需要用多个塔来表示用户和物品，并尽量在塔的最终Embedding中保留更多、更丰富的信息。我们改变上面提到的多塔多目标召回模型，将多目标改为多个用户组，即每个用户组都是一个目标，每个目标学习对应组的用户向量。本节我们关注第一条主线：如何保证重要信息通过双塔无损到达塔顶的Embedding，即增强重要信息到达塔顶的能力塔。

1、多塔2教学

年底，他们在业务数据测试中，加入了SENet的双塔模型。与标准双塔模型相比，多项业务指标得到提升，且单项指标作用更大。如何在塔最终的Embedding中保留更多的信息，使得与对面塔得到的Embedding有机会相交？这是继承自双塔模式的理念。在双塔单目标建模中，用户和物品的一塔产生最终的Embedding 计算损失。

2、多塔2更新

我们先看一下Pairwise模型结构：如下图，对于Pairwise模型，训练时的输入是基于pair的。需要注意的是，训练时虽然是双塔结构，但物品塔可以理解为共享。它实际上是一个物品塔，只不过item_{+}和item_{-}被转发了两次。

3、多塔2自走棋

然后我们可以再建几个塔来学习不同目标的Embeddings，然后在最终计算损失时将它们聚合起来。这可以在Embedding级别隔离多目标训练，仅在计算损失时将它们集成。

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30多年来，高宗玉一直奋战在桥梁研究、设计、施工第一线。主持设计了多项大型桥梁工程，在多塔缆索承重桥、高速铁路大跨桥梁新型结构、跨海大桥设计等方面取得了突出成就。分数。

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