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11月 20, 2017
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wangmeng28
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Update docs for factorization machine layer
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6a0cfd94
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Showing
2 changed file
with
4 addition
and
6 deletion
+4
-6
paddle/gserver/layers/FactorizationMachineLayer.h
paddle/gserver/layers/FactorizationMachineLayer.h
+2
-3
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
+2
-3
未找到文件。
paddle/gserver/layers/FactorizationMachineLayer.h
浏览文件 @
d5a6c81d
...
@@ -36,8 +36,7 @@ namespace paddle {
...
@@ -36,8 +36,7 @@ namespace paddle {
*
*
* The detailed calculation for forward and backward can be found at this paper:
* The detailed calculation for forward and backward can be found at this paper:
*
*
* Rendle, Steffen. Factorization machines. IEEE 10th International
* Factorization machines.
* Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2010.
*
*
* The config file api is factorization_machine.
* The config file api is factorization_machine.
*/
*/
...
@@ -59,7 +58,7 @@ private:
...
@@ -59,7 +58,7 @@ private:
// The result of input matrix * latent vector matrix that will be used in
// The result of input matrix * latent vector matrix that will be used in
// both forward and backward step
// both forward and backward step
MatrixPtr
inputMulFactor_
;
MatrixPtr
inputMulFactor_
;
//
Temporary calculation result store
//
Store temporary calculation result
MatrixPtr
tmpOut_
;
MatrixPtr
tmpOut_
;
MatrixPtr
tmpSum_
;
MatrixPtr
tmpSum_
;
// Negative identity matrix
// Negative identity matrix
...
...
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
浏览文件 @
d5a6c81d
...
@@ -7307,8 +7307,7 @@ def factorization_machine(input,
...
@@ -7307,8 +7307,7 @@ def factorization_machine(input,
each latent vector is k.
each latent vector is k.
For details of Factorization Machine, please refer to the paper:
For details of Factorization Machine, please refer to the paper:
Rendle, Steffen. Factorization machines. IEEE 10th International
Factorization machines.
Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2010.
.. code-block:: python
.. code-block:: python
factor_machine = factorization_machine(input=input_layer, factor_size=10)
factor_machine = factorization_machine(input=input_layer, factor_size=10)
...
...
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