那么要 找最优解, 只需要计算n个候选点对应目标函数值,再取argmin即可(可以再借用softmax做近似)。这个思路应该很容易套进 待定系数法的 λ 之类的方法 去得到 soft top-k。 10-13· 上海 回复喜欢 学无止境 请问苏神,用softmax来近似top-k,如果单纯考虑前向推理,用softmax会来逼近top-k这种实现...
1. argmin/argmax 可以指定axis 返回最小或最大元素的索引下标(从0开始) 2. type 更改张量的dtype类型 3. sum将True相加(因为True代表1,求和相当于计算是True的个数) defaccuracy(y_pred,y_true):'''计算准确率'''iflen(y_pred.shape)>1andy_pred.shape[1]>1:'''如果其是二维数组,即行数大于一(...
参考实现: def sparsemax(x): x_sort = np.sort(x)[::-1] x_lamb = (np.cumsum(x_sort) - 1) / np.arange(1, len(x) + 1) lamb = x_lamb[(x_sort >= x_lamb).argmin() - 1] return np.maximum(x - lamb, 0)18 梯度计算方便...
pi=pj⇔xi=xj\[5pt]不变性:softmax(x)=softmax(x+c),,,∀c∈R单调性意味着Softmax是保序的,x的最大值/最小值跟p的最大值/最小值相对应;不变性说的是x的每个分量都加上同一个常数,Softmax的结果不变,这跟argmax的性质是一样的,即同样有argmax(x)=argmax(x+c)。
文章目录 一、最大最小值、均值、和二、softmax 和 argmax 一、最大最小值、均值、和 通过 tf.reduce_max, tf.reduce_min, tf.reduce_mean, tf.reduce_sum 可以求解张量在某个维度上的最大、最小、均值、和,也可以求全局最大、最小、均值、和信息。 考虑 shape 为[4,10]的张量,其中第一个维度代表...
w∗1,w∗2,b∗=argminw1,w2,bℓ(w1,w2,b).w1∗,w2∗,b∗=argminw1,w2,bℓ(w1,w2,b). 优化算法 当模型和损失函数形式较为简单时,上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解(analytical solution)。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而,大多...
在第二个版本的 Soft Actor Critic 中,作者提出了动态更新 αα 的方法。这里直接给出公式:α∗t=arg minatEat∼π∗t[−αtlogπ∗t(at|st;at)−αt¯H](18)(18)αt∗=arg minatEat∼πt∗[−αtlogπt∗(at|st;at)−αtH¯]💡 这个公式指出的是最优的 ...
\[argmin \log\left ( 1 + \exp\left ( {\color{Red} \log\left ( \sum_{i=1,i\neq y}^{C}\exp \left ( z_{i} \right ) \right )-z_{y}} \right ) \right ) \] 注意,对于形如\(max(x,0)\)的函数,我们使用了softplus函数进行平滑,这里的\(x\)即为公式(4)中的${\color{Red...
def sparsemax(x):x_sort = np.sort(x)[::-1]x_lamb = (np.cumsum(x_sort) - 1) / np.arange(1, len(x) + 1)lamb = x_lamb[(x_sort >= x_lamb).argmin() - 1]return np.maximum(x - lamb, 0) 18梯度计算 方便起见,我们引入记号 ...
θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(θ) 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term),它可以是L1,也可以是L2,或者其他的正则函数。整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值。 2. 常用损失函数 常见的损...