请严肃一些,解释一下head = head - relHyper * tf.reduce_sum(head * relHyper, axis=1, keepdims=True)
时间: 2024-05-30 11:14:31 浏览: 11
这是一个用于更新头实体向量的公式。其中,head是头实体向量,relHyper是关系嵌入向量,tf.reduce_sum是对关系嵌入向量和头实体向量做内积,再取所有元素的和,axis=1表示对行求和,keepdims=True表示保留维度。relHyper * tf.reduce_sum(head * relHyper, axis=1, keepdims=True)相当于对关系嵌入向量进行缩放。整个公式会根据这个缩放值来更新头实体向量。
相关问题
class MILayer(layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) def call(self, inputs): # 获取输入 x1, x2 = inputs # 将输入转换为概率分布 p1 = tf.nn.softmax(x1, axis=-1) p2 = tf.nn.softmax(x2, axis=-1) # 计算互信息 mi = tf.reduce_sum(p1 * tf.math.log(tf.clip_by_value(p1 / (tf.reduce_sum(p1, axis=-1, keepdims=True) * tf.reduce_sum(p2, axis=-2, keepdims=True)), 1e-8, 1.0)), axis=-1) # 返回结果 return mi解释代码
这段代码定义了一个MI互信息匹配层,用于计算两个张量之间的互信息。
在 `__init__` 方法中,我们只需要调用父类的构造方法即可。
在 `call` 方法中,我们首先获取输入 `x1` 和 `x2`。然后,我们将输入转换为概率分布,即使用softmax函数将每个元素的值归一化。接下来,我们计算互信息,使用的是信息论中的公式:$MI(X,Y)=\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}$。最后,我们返回计算得到的互信息。
需要注意的是,在计算互信息时,我们需要对分母加一个极小值,避免除以0的情况发生。这里使用 `tf.clip_by_value` 函数将分母限制在1e-8到1.0之间。
log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True)
这段代码是用于计算概率分布的负对数似然损失函数,其中action是模型输出的动作值。具体来说,它计算的是高斯分布的负对数似然函数,这是因为在某些强化学习任务中,模型输出的动作值需要服从高斯分布。其中,np.log(2)是对数2的自然对数,tf.nn.softplus()是softplus函数,它可以将任意实数映射到一个非负实数上,而且它的导数恒为正。这个损失函数可以用于训练一个高斯策略梯度算法。
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