Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15 tf.contrib.distributions.bijectors.Softsign Биджектор, который вычисляет Y = g(X) = X / (1 + |X|).
Наследуется от: Bijector
tf.contrib.distributions.bijectors.Softsign(
validate_args=False, name='softsign'
)
У мягкой сигмоиды Bijector есть следующие две полезные свойства:
Область определения — все вещественные числа
softsign(x) approx sgn(x), для больших |x|. Примеры # Create the Y = softsign(X) transform.
softsign = Softsign()
x = [[[1., 2],
[3, 4]],
[[5, 6],
[7, 8]]]
x / (1 + abs(x)) == softsign.forward(x)
x / (1 - abs(x)) == softsign.inverse(x)
Атрибуты dtype Тип данных Tensor преобразуемых этой распределением.
forward_min_event_ndims Возвращает минимальное число измерений, на которых bijector.forward работает.
graph_parents Возвращает список graph_parents этого Bijector.
inverse_min_event_ndims Возвращает минимальное число измерений, на которых bijector.inverse работает.
is_constant_jacobian Возвращает true, если матрица Якоби не является функцией от x.
Примечание: Матрица Якоби либо постоянна как для прямого, так и для обратного преобразования, либо ни для того, ни для другого.
name Возвращает строковое имя этого Bijector.
validate_args Возвращает True, если аргументы Tensor будут проверены.
Методы forwardПросмотреть исходный код
forward(
x, name='forward'
)
Возвращает вычисление прямого Bijector, т. е. X = g(Y).
Аргументы x Tensor. Вход для вычисления "прямого" преобразования.
name Имя для данного op.
Возвращаемое значение Tensor.
Исключения TypeError если self.dtype указан и x.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _forward не реализовано.
forward_event_shapeПросмотреть исходный код
forward_event_shape(
input_shape
)
Форма одного образца из одной группы в виде TensorShape.
То же самое, что и forward_event_shape_tensor. Может быть определена только частично.
Аргументы input_shape TensorShape указывающая форму события, переданную в функцию forward.
Возвращаемое значение forward_event_shape_tensor TensorShape указывающая форму события после применения forward. Возможно неизвестно.
forward_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
forward_event_shape_tensor(
input_shape, name='forward_event_shape_tensor'
)
Форма одного образца из одной группы в виде int32 одномерного Tensor.
Аргументы input_shape Tensor, int32 вектор, указывающий форму события, переданную в функцию forward.
name имя для op
Возвращаемое значение forward_event_shape_tensor Tensor, int32 вектор, указывающий форму события после применения forward.
forward_log_det_jacobianПросмотреть исходный код
forward_log_det_jacobian(
x, event_ndims, name='forward_log_det_jacobian'
)
Возвращает как forward_log_det_jacobian.
Аргументы x Tensor. Вход для вычисления определителя «прямой» матрицы Якоби.
event_ndims Количество измерений в преобразуемых вероятностных событиях. Должно быть больше или равно self.forward_min_event_ndims. Результат суммируется по последним измерениям, чтобы получить скалярный определитель Якоби для каждого события, то есть он имеет размерность x.shape.ndims - event_ndims.
name Имя для данного оператора.
Возвращаемое значение Tensor, если этот биектор инъективен. Если не инъективен, это не реализовано.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если ни _forward_log_det_jacobian ни {_inverse, _inverse_log_det_jacobian} не реализованы, или это неинъективный биектор.
inverseПросмотреть исходный код
inverse(
y, name='inverse'
)
Возвращает обратное вычисление Bijector, т.е. X = g^{-1}(Y).
Аргументы y Tensor. Вход для обратного вычисления.
name Имя для данного оператора.
Возвращаемое значение Tensor, если этот биектор инъективен. Если не инъективен, возвращает k-кортеж, содержащий уникальные k точки (x1, ..., xk) такие, что g(xi) = y.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse не реализовано.
inverse_event_shapeПросмотреть исходный код
inverse_event_shape(
output_shape
)
Форма одного образца из одной группы как TensorShape.
То же самое, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть определена только частично.
Аргументы output_shape TensorShape, указывающая форму части события, переданную в функцию inverse .
Возвращаемое значение inverse_event_shape_tensor TensorShape, указывающая форму части события после применения inverse. Возможно неизвестна.
inverse_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
inverse_event_shape_tensor(
output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)
Форма одного образца из одной группы как вектор int32 1D Tensor.
Аргументы output_shape Tensor, вектор, указывающий форму части события, переданной в функцию inverse .
name имя для оператора
Возвращаемое значение inverse_event_shape_tensor Tensor, вектор, указывающий форму части события после применения inverse.
inverse_log_det_jacobianПросмотреть исходный код
inverse_log_det_jacobian(
y, event_ndims, name='inverse_log_det_jacobian'
)
Возвращает (log o det o Jacobian o inverse)(y).
Математически, возвращает: log(det(dX/dY))(Y). (Напомним, что: X=g^{-1}(Y).)
Обратите внимание, что forward_log_det_jacobian является обратным значением этой функции, вычисленной в g^{-1}(y).
Аргументы y Tensor. Входные данные для вычисления обратной матрицы якобиана.
event_ndims Число измерений в преобразуемых вероятностных событиях. Должно быть больше или равно self.inverse_min_event_ndims. Результат суммируется по последним измерениям для получения скалярного определителя якобиана для каждого события, т.е. имеет размерность y.shape.ndims - event_ndims измерений.
name Имя для этого оператора.
Возвращаемое значение Tensor, если этот биектор является инъективным. Если не инъективный, возвращает кортеж локальных логарифмов определителей якобианов, log(det(Dg_i^{-1}(y))), где g_i является ограничением g на ith разбиение Di.
Исключения TypeError если self.dtype указано, а y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse_log_det_jacobian не реализовано.
