loss = loss_func(pos_score, neg_score) print(loss) ``` 在这个示例中,我们定义了一个`BPRLoss`类来实现BPR损失函数。在`forward`方法中,我们计算了正样本和负样本之间的得分差异,并应用了sigmoid函数来将得分转换为概率。然后,使用负对数似然损失函数来计算BPR损失。 通过实例化`BPRLoss`类并调用其`forward...
bprloss = regulation_rate * l2_norm - tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x))) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss) return u, i, j, mf_auc, bprloss, train_op 有了算法的数据流图,训练集和测试集也有了,现在我们可以训练模型求解W,H这两个矩阵了,注意我们在...
负采样就是从所有物品中随机选取一部分作为负样本，而不是使用所有未被用户交互过的物品作为负样本。以下是使用 Python 和 PyTorch 实现带有负采样的 BPR 损失函数的示例代码：python importtorchimporttorch.nnasnn defbpr_loss(user_embeddings,pos_item_embeddings,neg_item_embeddings,lambda_reg=0.01):
AI代码解释 regulation_rate=0.0001bprloss=regulation_rate*l2_norm-tf.reduce_mean(tf.log(tf.sigmoid(x)))train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(bprloss) 至此,我们整个模型就介绍完了,如果大家想要了解完整的代码实现,可以参考github哟。 3、总结 1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法,它不...
user_count+= 1_auc_sum+=_aucprint("test_loss:", _test_bprloss,"test_auc:", _auc_sum/user_count)print("") variable_names= [v.nameforvintf.trainable_variables()] values=session.run(variable_names)fork,vinzip(variable_names, values):print("Variable:", k)print("Shape:", v.shape)pr...
loss.backward() # 在这里得到梯度 optimizer.step() # 根据上面得到的梯度进行梯度回传。 # 一个epoch训练结束,开始测试 model.eval() # 测试过程中会使用model.eval(),这时神经网络会沿用batch normalization的值,并不使用drop out。 HR, NDCG = metrics(model, test_loader, top_k) elapsed_time = time...
derLossAndSoftmax = [sumOutputs[i]*batchSize-sumLabels[i] for i in range(unitNums[-1])] deraz = np.zeros(shape=(layerNum-1, maxUnitNum)) for i in range(unitNums[-1]): deraz[-1,i] = derHiddenUnitActivitys[-1,i] * derLossAndSoftmax[i] ...
nn.functional 预定义…if else是不可导的吧，防止log(0)的nan可以用+1e-8这样的trick来实现。
使用lightfm库实现BPR与基于物品的协同过滤: fromlightfmimportLightFM fromlightfm.datasetsimportfetch_movielens fromlightfm.evaluationimportauc_score #加载数据 data=fetch_movielens(min_rating=4.0) #创建模型 model=LightFM(loss=bpr) #训练模型 model.fit(data[train],epochs=30,num_threads=2) ...