def _estimate_r_hat(self): r_hat = self.P.dot(self.Q.T)[self.r_index[0], self.r_index[1]] return r_hat
时间: 2024-05-20 17:19:23 浏览: 12
这是一个私有方法,用于估计评分矩阵R的矩阵乘积近似,即R_hat。其中,self.P是用户因子矩阵,self.Q是物品因子矩阵,self.r_index包含了评分矩阵R中非零元素的行列下标。这里使用了矩阵乘法的方式来计算R_hat,具体来说,就是将用户因子矩阵P的每一行向量,分别与物品因子矩阵Q的每一列向量做点积,得到R_hat的一个元素。最后,将所有非零元素的估计值组合起来,就得到了完整的R_hat矩阵。
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class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)
这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码,其中包含了初始化函数,该函数创建了两个 ActorNet 对象,并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化,学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic 算法的实现。
解释estimate_parameters = numopt(self.fun, self.grad, self.jacobian, self.x0, self.iterations, self.method, self.tol) estimate_properties = estimate_parameters[:3] est_ploar_and_orientation = self.polar_tensor_to_properties(estimate_parameters[3:]) estimate_properties = np.append(estimate_properties, est_ploar_and_orientation) self.estimate_properties = estimate_properties return estimate_properties
这段代码的作用是估计输入函数的参数。首先,使用numopt函数基于给定的函数、梯度、雅可比矩阵、初始值、迭代次数、优化方法和停止容差来计算参数的估计值。然后,将前三个估计参数存储在estimate_properties中。接下来,通过调用polar_tensor_to_properties函数将剩余的极坐标和方向参数转换为相应的物理属性(如弹性模量、泊松比、强度等),并将它们附加到estimate_properties数组中。最后,将estimate_properties返回并存储在对象的estimate_properties变量中。