但是该算法的问题是,分解所得的因子矩阵和我们用来生成张量的因子矩阵不一样,并且ALS先算第0个因子矩阵,会导致第0个因子矩阵过大。 但是ALS算法主要有以下问题: initialization of the factormatrices, collinearity in the factor matrices and degeneracy problems,会导致误差在一段时间内
数据统计与可视化 为了分析结果,我们可以使用饼状图展示分解秩的重要性。以下是一个示例。 30%20%20%15%15%CP Decomposition ImportanceRank 1Rank 2Rank 3Rank 4Rank 5 总结 通过上述步骤,我们完成了在PyTorch中实现CP分解的ALS算法。掌握这些基本思路和代码,你将能够应用此技术于多种数据分析和推荐系统任务中。...