实现随机梯度下降 Python

Question

我一直在尝试按照以下公式将随机梯度下降作为推荐系统的一部分：

我有：

for step in range(max_iter):
        e = 0
        for x in range(len(R)):
            for i in range(len(R[x])):
                if R[x][i] > 0:
                    exi = 2 * (R[x][i] - np.dot(Q[:,i], P[x,:]))
                    qi, px = Q[:,i], P[x,:]

                    qi += _mu_2 * (exi * px - (2 * _lambda_1 * qi))
                    px += _mu_1 * (exi * qi - (2 * _lambda_2 * px))

                    Q[:,i], P[x,:] = qi, px

我期望的输出不太正确，但我无法真正确定它。 请帮助我找出我的代码中存在的问题。

非常感谢您的支持

Answer 1

当你更新qi和px时，你应该交换mu1和mu2。