希瓦(https://arxiv.org/pdf/1807.03653.pdfNazabal、Olmos、Ghahramani、Valera）将其实现扩展为Python库
hivae的Python项目详细描述
希瓦
这个存储库包含由Alfredo Nazabal和同事编写的异构不完全变分自动编码器模型（HI-VAE）的模块化再实现。 这里提供的包在很大程度上是基于这个实现的，但是遵循了一种更为python的方式，省略了通过I/O提供参数的需要，以及使建模更符合sklearn。 它是由A.Karwath（a.karwath@bham.ac.uk）和F.Shalaby写的。在
此模型的详细信息包含在paper中。在
安装
可以使用pip安装软件包：
pip install hivae
示例
一旦检查出来，就有许多示例数据集（葡萄酒、成人和糖尿病），可以在./hivae/examples/data中找到。要评估包，请使用./hivae/examples/hivae_general_示例.py. 这个例子应该给出如何使用这个包的一般解释。更多细节将在下文中介绍。在
文件说明
- 你好.py：库的主脚本，它需要导入才能与库一起工作，并连接到所有其他脚本。在
- loglik\uU模型丢失_规格化.py：在本文件中，考虑的不同类型变量（实数、正、计数、分类和序数）的不同似然模型也包括在内。在
- 模型_inputDropout.py：包含带输入-丢失编码器型号的HI-VAE。在
- 模型_因子分解.py：包含带因子化编码器模型的HI-VAE
联系人
- ，有关算法的问题-->；Alfredo Nazabal：anazabal@turing.ac.uk
关于海瓦伊将军的更多细节_示例.py以及模型的使用（请注意，这正在建设中）
主目录：项目文件夹
dataset_name：数据库的名称（必需）
types_list_d：一个字典，其中键是数据集名称，其中包含一个包含元组的列表，元组指示列名、类型、维度和类的数量
类型：
•计数：实际值
•类别：类别0或1
•pos：正实值
•序数：序数
尺寸数量：
•分类变量中的可能性数量或数值变量中的1个可能性
班级数量：
•选项数量（分类变量的维度数量相同）
数据集路径：这是csv文件的文件夹
results_path：结果的输出文件夹（当前未使用）
网络路径：模型的存储位置
types\u list：要使用的数据集的特定类型 data_file：完整的数据集 训练文件/测试文件：如果数据集已经被拆分
列车数据/测试数据：熊猫数据帧
网络的深度
尺寸/尺寸：嵌入尺寸
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
