loglog(f,Sa_pos,'r',f,Sa_neg,'b');
时间: 2024-01-27 13:03:09 浏览: 22
这段代码是用于绘制双对数坐标图的,其中:
- `loglog()` 函数表示在双对数坐标系中绘制曲线;
- `f` 是自变量的取值;
- `Sa_pos` 是因变量正值的取值,用红色曲线表示;
- `Sa_neg` 是因变量负值的取值,用蓝色曲线表示。
双对数坐标系是一种常用于绘制数据的坐标系,它可以有效地展示数据的变化趋势,尤其是在数据量较大、变化范围较广时。
相关问题
def generate_cf_batch(self, user_dict, batch_size): # 1024 exist_users = user_dict.keys() # 字典里所有用户 if batch_size <= len(exist_users): # batch_user = random.sample(exist_users, batch_size) else: batch_user = [random.choice(exist_users) for _ in range(batch_size)] batch_pos_item, batch_neg_item = [], [] for u in batch_user: batch_pos_item += self.sample_pos_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_neg_item += self.sample_neg_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_user = torch.LongTensor(batch_user) batch_pos_item = torch.LongTensor(batch_pos_item) batch_neg_item = torch.LongTensor(batch_neg_item) return batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item
这是一个函数,它的作用是生成一个三元组(batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item),其中batch_user是一个长度为batch_size的整数序列,表示从用户字典(user_dict)中随机选择的batch_size个用户;batch_pos_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列,表示对于每个用户,随机选择一个该用户喜欢的物品;batch_neg_item是一个长度为(batch_size * 1)的整数序列,表示对于每个用户,随机选择一个该用户不喜欢的物品。其中sample_pos_items_for_u和sample_neg_items_for_u是两个函数,用于从用户字典(user_dict)中为指定用户(u)随机选择一个喜欢的物品和一个不喜欢的物品。
class Hypergraph_Infomax(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph_Infomax, self).__init__() self.Hypergraph = Hypergraph() self.readout = AvgReadout() self.sigm = nn.Sigmoid() self.disc = Discriminator() def forward(self, eb_pos, eb_neg): h_pos = self.Hypergraph(eb_pos) c = self.readout(h_pos) score = self.sigm(c) h_neg = self.Hypergraph(eb_neg) ret = self.disc(score, h_pos, h_neg) return h_pos, ret
这段代码实现了一个名为Hypergraph_Infomax的神经网络模型,用于对超图进行信息最大化学习。该模型由三个子模块组成:
- Hypergraph:超图编码器,用于将输入的边集(eb_pos和eb_neg)编码为超图。
- AvgReadout:超图池化操作,用于将超图中的节点信息汇总成一个固定长度的向量。
- Discriminator:判别器,用于判断输入的超图是否为真实超图(eb_pos)。
在forward函数中,首先用Hypergraph将eb_pos和eb_neg分别编码为超图h_pos和h_neg,然后通过AvgReadout将h_pos池化为一个向量c,并使用Sigmoid函数将c映射到[0, 1]之间得到score。最后,将score、h_pos和h_neg输入到Discriminator中,得到ret作为模型的输出。
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