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_factors*2, 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_factors*2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个深度神经网络模型，用于推荐系统中的协同过滤任务。具体来说，该模型使用用户和物品的嵌入向量作为输入，通过多层全连接层将这些向量映射为一个标量评分，表示用户对该物品的喜爱程度。模型结构包括：

1. 两个嵌入层，分别用于用户和物品的嵌入向量的学习。
2. 多个全连接层，用于将嵌入向量进行组合和转换，以得到更加高级的特征。其中，输入层的维度为`n_factors*2`，即用户和物品的嵌入向量拼接后的维度；输出层的维度为1，表示最终的评分。
3. Dropout层，用于防止过拟合。
4. Sigmoid激活函数，用于将输出值映射到0-1之间的范围，表示用户对该物品的喜爱程度。

该模型的参数包括用户和物品的嵌入向量以及各个全连接层的权重和偏置项。在训练过程中，通过最小化预测评分与真实评分之间的差距，来更新模型参数，以提高模型的准确性。

相关问题

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()网络层是什么样的

这是一个使用PyTorch实现的深度神经网络模型，包含了用户和物品的嵌入层，以及多个全连接的隐藏层和一个输出层。具体来说，模型首先使用Embedding层将用户和物品的ID编码转换成对应的向量表示，然后将这些向量进行拼接（concatenate）操作。接着，模型将拼接后的向量输入到多个全连接的隐藏层中，每个隐藏层都使用ReLU激活函数进行非线性变换，并使用Dropout进行正则化。最后，模型通过一个单一的输出层，将隐藏层的输出映射到一个标量评分值，并使用Sigmoid函数进行激活。

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)

def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h