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现在我正在实现 pmf 模型，如下所示：

pmf_code = """

data {

int<lower=0> K; //number of factors
int<lower=0> N; //number of user
int<lower=0> M; //number of item
int<lower=0> D; //number of observation
int<lower=0> D_new; //number of pridictor 
int<lower=0, upper=N> ii[D]; //item 
int<lower=0, upper=M> jj[D]; //user
int<lower=0, upper=N> ii_new[D_new]; // item
int<lower=0, upper=N> jj_new[D_new]; // user
real<lower=0, upper=5> r[D]; //rating
real<lower=0, upper=5> r_new[D_new]; //pridict rating

}

parameters {
row_vector[K] i[M]; // item profile
row_vector[K] u[N]; // user profile
real<lower=0> alpha;
real<lower=0> alpha_i;
real<lower=0> alpha_u;

}
transformed parameters {
matrix[N,M] I; // indicator variable
I <- rep_matrix(0, N, M);
for (d in 1:D){
    I[ii[d]][jj[d]] <- 1;
}
}
model {
for (d in 1:D){
    r[d] ~ normal(u[jj[d]]' * i[ii[d]], 1/alpha);
}

for (n in 1: N){
   u[n] ~ normal(0,(1/alpha_u) * I);
}
for (m in 1:M){
   i[m] ~ normal(0,(1/alpha_i) * I);
}
}
generated_quantities{
for (d in 1:D_new){
   r_new[d] <- normal(u[jj_new[d]]' * i[ii_new[d]], 1/alpha);
}
}
"""

但No matches for: real ~ normal(matrix, real)在这行代码中出现错误：

for (d in 1:D){
   r[d] ~ normal(u[jj[d]]' * i[ii[d]], 1/alpha);
}

但jj[d]应该是 a int，表示 的 id user。并且u[int]应该是一个row_vector有k因素等等i[ii[d]]。它们的乘积应该是一个单一的实数值，为什么 stan 说它是一个矩阵？

提前致谢！

编辑：

通过添加sum产品解决了最初的问题。但是现在又出现了一个错误：

No matches for: 

row vector ~ normal(int, matrix) 

for (n in 1: N){
   u[n] ~ normal(0,(1/alpha_u) * I);
}

在 pmf 模型中，I是单位矩阵。所以 的乘积(1/alpha_u) * I也是一个矩阵。但是 stan 只是接受向量或实数值作为方差。我想知道如何将其转换为向量或单个值。谢谢。

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1 回答 1

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Stan 是一种静态类型语言。Avector乘以 arow_vector将得到 a matrix。在这种情况下，它是一个 1x1 矩阵。的返回类型operator*见手册v2.9.0版第355页。

与其相乘，不如使用dot_product()。

于 2016-02-09T16:22:54.447 回答