class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()用图像展示这个网络层
时间: 2024-03-13 10:43:12 浏览: 18
抱歉,我之前的回答有误。以下是该神经网络的结构图:
```
┌───────────────────┐
│ User Embedding │
├───────────┬───────┤
│ │ │
│ Item Embedding │
└───────────┴───────┘
│
v
┌───────────────────┐
│ Fully Connected 1 │
├───────────┬───────┤
│ │ │
│ Fully Connected 2 │
├───────────┬───────┤
│ │ │
│ Fully Connected 3 │
├───────────┬───────┤
│ │ │
│ Fully Connected 4 │
└───────────┴───────┘
│
v
┌───────────────────┐
│ Output Layer │
├───────────┬───────┤
│ │ │
│ Sigmoid Func │
└───────────┴───────┘
```
该神经网络由以下几个层组成:
1. 用户和物品嵌入层,分别使用torch.nn.Embedding定义,输入分别为用户数和物品数,输出维度为n_factors。
2. 多个全连接隐藏层,使用torch.nn.Linear定义,输入维度为hidden_layers中指定的值,输出维度也为hidden_layers中指定的值。
3. 输出层,使用torch.nn.Linear定义,输入维度为hidden_layers中的最后一个值(如果hidden_layers为空,则输入维度为n_factors),输出维度为1。
4. Sigmoid激活函数,使用torch.nn.Sigmoid定义,将输出值映射到0到1的范围内。