FieldAwareFactorizationMachineModelParameters 類別

定義

命名空間:: Microsoft.ML.Trainers

組件:: Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

套件:: Microsoft.ML v4.0.1

套件:: Microsoft.ML v1.0.0

套件:: Microsoft.ML v1.1.0

套件:: Microsoft.ML v1.2.0

套件:: Microsoft.ML v1.3.1

套件:: Microsoft.ML v1.4.0

套件:: Microsoft.ML v1.5.5

套件:: Microsoft.ML v1.6.0

套件:: Microsoft.ML v1.7.0

套件:: Microsoft.ML v2.0.1

套件:: Microsoft.ML v3.0.1

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

來源:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

來源:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

來源:: FieldAwareFactorizationMachineModelParameters.cs

重要

部分資訊涉及發行前產品，在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊，不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。

模型參數。FieldAwareFactorizationMachineTrainer

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

type FieldAwareFactorizationMachineModelParameters = class
    inherit ModelParametersBase<single>

Public NotInheritable Class FieldAwareFactorizationMachineModelParameters
Inherits ModelParametersBase(Of Single)

繼承: Object

ModelParametersBase<Single>
FieldAwareFactorizationMachineModelParameters

屬性

名稱	Description
FeatureCount	取得功能數量。這是文件裡的符號 `n` ： https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
FieldCount	取得欄位數量。這是文件裡的符號 `m` ： https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf
LatentDimension	取得潛在維度。這是文件裡的長度 `v_{j, f}` ： https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

方法

名稱 Description

名稱	Description
GetLatentWeights()	每個特徵的潛在代表。請注意，一個特徵可能有 FieldCount 潛在向量，每個潛在向量都包含 LatentDimension 數值。在第 f 個欄位中，第 j 個特徵的潛在向量（ `v_{j, f}` 文件 https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf中）從 latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim] 開始。 v_{j， f} 中的第 k 個元素是潛在權重[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]。回傳值的大小為 featureCount x fieldCount x latentDim。
GetLinearWeights()	特徵的線性係數。這是文件裡的符號 `w` ： https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

GetLatentWeights()

每個特徵的潛在代表。請注意，一個特徵可能有 FieldCount 潛在向量，每個潛在向量都包含 LatentDimension 數值。在第 f 個欄位中，第 j 個特徵的潛在向量（ v_{j, f} 文件 https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf中）從 latentWeights[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim] 開始。 v_{j， f} 中的第 k 個元素是潛在權重[j * fieldCount * latentDim + f * latentDim + k]。回傳值的大小為 featureCount x fieldCount x latentDim。

GetLinearWeights()

特徵的線性係數。這是文件裡的符號 w ： https://github.com/wschin/fast-ffm/blob/master/fast-ffm.pdf

明確介面實作

名稱	Description
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	模型參數。FieldAwareFactorizationMachineTrainer (繼承來源 ModelParametersBase<TOutput>)

適用於