Как работает модель RecommenderNet? ⇐ Python
-
Anonymous
Как работает модель RecommenderNet?
Я реализую модель RecommenderNet с данными о 100 пользователях, 27 местоположениях и 1170 отзывах. Я хочу знать, как работает модель, почему скалярное произведение используется между user_vector и movie_vector, например, использует ли модель на основе пользователя или на основе элемента. И я проследил за статьей о Kaggle и увидел, что они использовали размер внедрения 100 по сравнению со значением по умолчанию, равным 50, а скорость обучения изменилась с 0,001 до 0,004. Итак, какой параметр лучше использовать для моих относительно небольших данных?
Я реализую модель RecommenderNet с данными о 100 пользователях, 27 местоположениях и 1170 отзывах. Я хочу знать, как работает модель, почему скалярное произведение используется между user_vector и movie_vector, например, использует ли модель на основе пользователя или на основе элемента. И я проследил за статьей о Kaggle и увидел, что они использовали размер внедрения 100 по сравнению со значением по умолчанию, равным 50, а скорость обучения изменилась с 0,001 до 0,004. Итак, какой параметр лучше использовать для моих относительно небольших данных?
