FieldAwareFactorizationMachineModelParameters Klasse

Referenz

Definition

Namespace:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paket:: Microsoft.ML v3.0.1

Paket:: Microsoft.ML v1.0.0

Paket:: Microsoft.ML v1.1.0

Paket:: Microsoft.ML v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML v2.0.0

Wichtig

Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.

Modellparameter für FieldAwareFactorizationMachineTrainer.

public sealed class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters : Microsoft.ML.Trainers.ModelParametersBase<float>

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

Vererbung: Object

ModelParametersBase<Single>
FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

Eigenschaften

FeatureCount	Rufen Sie die Anzahl der Features ab. Es ist das Symbol `n` im Dokument: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	Rufen Sie die Anzahl der Felder ab. Es ist das Symbol `m` im Dokument: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	Rufen Sie die latente Dimension ab. Es ist die Länge des `v_{j, f}` Dokuments: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Methoden

GetLatentWeights()

Latente Darstellung der einzelnen Features. Beachten Sie, dass ein Feature möglicherweise latente Vektoren aufweist FieldCount und jeder latente Vektor Werte enthält LatentDimension . Im f-th-Feld beginnt der latente Vektor v_{j, f} des j-th-Features im Dokument https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdfbei latentweights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Das k-th-Element in v_{j, f} ist latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. Die Größe des zurückgegebenen Werts ist featureCount x fieldCount x latentDim.

GetLinearWeights()

Die linearen Koeffizienten der Features. Es ist das Symbol w im Dokument: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Explizite Schnittstellenimplementierungen

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Modellparameter für FieldAwareFactorizationMachineTrainer.

(Geerbt von ModelParametersBase<TOutput>)

Gilt für:

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