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關(guān)于論文代碼不太理解
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打擾各位了。最近，學習Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks論文的代碼，來自https://github.com/fmonti/mgcnn，但是不太理解數(shù)據(jù)集中的W_movies和W_users是怎么構(gòu)造而來的。作者只介紹說代碼里的數(shù)據(jù)集是通過原本movielens-100k中用戶和電影的特征構(gòu)造而來，表示的是用戶圖和電影圖的鄰接矩陣，用在損失函數(shù)當中構(gòu)造核范數(shù)。但具體是怎么構(gòu)造的還是不太理解，是相似度矩陣嗎？嘗試過后差別不小。 以及還有一個疑問，這篇代碼是tensorflow框架的原因嗎，運行相當耗費資源，cpu最好能跑3000輪，gpu最多400輪，聽別人的意見可能是代碼沒有及時清理過程中的梯度等數(shù)據(jù) 我是一個初學者，上面的問題可能有點低級。 如果您不方便在我身上浪費太多時間，煩請介紹一些可以解釋我疑問的論文。真的十分感謝了！  |
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2樓2021-12-29 10:08:43
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