FieldAwareFactorizationMachineModelParameters Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Trainers

Zestaw:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Parametry modelu dla .FieldAwareFactorizationMachineTrainer

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

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

Dziedziczenie

Object

ModelParametersBase<Single>

FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

Właściwości

FeatureCount	Uzyskaj liczbę funkcji. Jest to symbol n w dokumentach: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	Pobierz liczbę pól. Jest to symbol m w dokumentach: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	Uzyskaj wymiar utajniany. Jest to długość v_{j, f} dokumentu: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Metody

GetLatentWeights()

Ukryte reprezentacje każdej funkcji. Należy pamiętać, że jedna funkcja może mieć FieldCount ukryte wektory, a każdy wektor utajny zawiera LatentDimension wartości. W polu f-th, j-ty wektor utajnia funkcji, v_{j, f} w doc https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf, rozpoczyna się od latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Element k-th w v_{j, f} jest latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. Rozmiar zwracanej wartości to featureCount x fieldCount x latentDim.

GetLinearWeights()

Współczynniki liniowe cech. Jest to symbol w w dokumentach: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Jawne implementacje interfejsu

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Parametry modelu dla .FieldAwareFactorizationMachineTrainer (Odziedziczone po ModelParametersBase<TOutput>)