文件名称：蔡氏方程matlab求解代码-neural_factorization_machine:神经分解机的TenforFlow实现
文件大小：20.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 15:31:21
系统开源
蔡氏方程matlab重构代码神经分解机 这是我们对本文的实现： 何湘南和蔡达生（2017）。 2017年8月7日至11日，日本东京新宿，SIGIR '17会议论文集。 在我们建议的神经网络框架下，我们还发布了分解机的TensorFlow实现。 如果您使用我们的代码，请引用我们的SIGIR'17论文。 谢谢！ 作者：何湘南博士（） 运行代码的示例。 python NeuralFM.py --dataset frappe --hidden_factor 64 --layers [64] --keep_prob [0.8,0.5] --loss_type square_loss --activation relu --pretrain 0 --optimizer AdagradOptimizer --lr 0.05 --batch_norm 1 --verbose 1 --early_stop 1 --epoch 200 在代码中已经清楚地说明了命令的指令（请参阅parse_args函数）。 当前的实现支持两项任务：回归和二进制分类。 回归任务优化了RMSE，而二进制分类任务优化了Log L
【文件预览】：
neural_factorization_machine-master
----README.md(1KB)
----LoadData.py(4KB)
----FM.py(16KB)
----NeuralFM.py(19KB)
----data()
--------ml-tag()
--------frappe()