FieldAwareFactorizationMachineModelParameters Classe

Définition

Espace de noms:: Microsoft.ML.Trainers

Assembly:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Paquet:: Microsoft.ML v4.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquet:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquet:: Microsoft.ML v2.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

Source:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

Source:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

Important

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Paramètres de modèle pour FieldAwareFactorizationMachineTrainer.

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

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

Héritage: Object

ModelParametersBase<Single>
FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

Propriétés

Nom	Description
FeatureCount	Obtenez le nombre de fonctionnalités. Il s’agit du symbole `n` dans la documentation : https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	Obtenez le nombre de champs. Il s’agit du symbole `m` dans la documentation : https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	Obtenez la dimension latente. Il s’agit de la longueur de `v_{j, f}` la documentation : https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Méthodes

Nom Description

Nom	Description
GetLatentWeights()	Représentation latente de chaque fonctionnalité. Notez qu’une fonctionnalité peut avoir FieldCount des vecteurs latents et que chaque vecteur latent contient des LatentDimension valeurs. Dans le champ f-th, le vecteur latent de la fonctionnalité j-th, `v_{j, f}` dans la documentation https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf, commence à latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Le k-th élément de v_{j, f} est latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. La taille de la valeur retournée est featureCount x fieldCount x latentDim.
GetLinearWeights()	Coefficients linéaires des caractéristiques. Il s’agit du symbole `w` dans la documentation : https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

GetLatentWeights()

Représentation latente de chaque fonctionnalité. Notez qu’une fonctionnalité peut avoir FieldCount des vecteurs latents et que chaque vecteur latent contient des LatentDimension valeurs. Dans le champ f-th, le vecteur latent de la fonctionnalité j-th, v_{j, f} dans la documentation https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf, commence à latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim]. Le k-th élément de v_{j, f} est latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]. La taille de la valeur retournée est featureCount x fieldCount x latentDim.

GetLinearWeights()

Coefficients linéaires des caractéristiques. Il s’agit du symbole w dans la documentation : https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

Implémentations d’interfaces explicites

Nom	Description
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	Paramètres de modèle pour FieldAwareFactorizationMachineTrainer. (Hérité de ModelParametersBase<TOutput>)

S’applique à