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代码逻辑整理

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云韵 发表于 2021-1-1 18:32:59 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
构建神经网络

  • 输入
    函数 get_inputs()
    user相关:uid, user_gender,user_age,user_job
    movie相关:movie_id,movie_categories,movie_titles
  • 界说user矩阵
    函数 get_user_embedding( )
    uid_embed_layer,gender_embed_layer,age_embed_layer,job_embed_layer
  • 将User的嵌入矩阵一起全连接生成User的特征
    函数 get_user_feature_layer( )
    第一层全连接. uid_fc_layer,gender_fc_layer, age_fc_layer, job_fc_layer
    第二层全连接 user_combine_layer,user_combine_layer,user_combine_layer_flat
  • 界说Movie ID的嵌入矩阵
    函数 get_movie_id_embed_layer()
    movie_id_embed_layer
  • 归并影戏范例的多个嵌入向量
    函数 get_movie_categories_layers()
    movie_categories_embed_layer, movie_categories_embed_layer
  • Movie Title的文本卷积网络实现
    函数 get_movie_cnn_layer()
    从嵌入矩阵中得到影戏名对应的各个单词的嵌入向量
    movie_title_embed_layer,movie_title_embed_layer_expand
    对文本嵌入层使用差异尺寸的卷积核做卷积和最大池化
    conv_layer ,maxpool_layer
    Dropout层: pool_layer,max_num ,pool_layer_flat,dropout_layer
  • 将Movie的各个层一起做全连接
    函数 get_movie_feature_layer()
    #第一层全连接:movie_id_fc_layer, movie_categories_fc_layer
    #第二层全连接:movie_combine_layer,movie_combine_layer,movie_combine_layer_flat
构建计算图
  



  AFM 作者源码



来源:https://blog.csdn.net/lee__7/article/details/111993988
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