FieldAwareFactorizationMachineModelParameters Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Параметры модели для FieldAwareFactorizationMachineTrainer.

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

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

Наследование

Object

ModelParametersBase<Single>

FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

Свойства

FeatureCount	Получите количество функций. Это символ n в документе: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	Получение количества полей. Это символ m в документе: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	Получение скрытого измерения. Это длина v_{j, f} документа: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Методы

GetLatentWeights()

Скрытое представление каждой функции. Обратите внимание, что одна функция может иметь FieldCount скрытые векторы, а каждый скрытый вектор содержит LatentDimension значения. В поле f-th скрытый вектор v_{j, f} функции j-th в документе https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdfначинается с latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Элемент k-th в v_{j, f} является latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. Размер возвращаемого значения — featureCount x fieldCount x latentDim.

GetLinearWeights()

Линейные коэффициенты признаков. Это символ w в документе: https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

Параметры модели для FieldAwareFactorizationMachineTrainer. (Унаследовано от ModelParametersBase<TOutput>)