return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask是什么意思

时间: 2023-04-07 11:05:25 浏览: 101
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Main_SVR_Epsilon.rar_EPSILON_SV_matlab epsilon_one class_svr的eps

这是一个Python代码行，其中np.exp表示自然指数函数，w2和sigma2是变量，*表示逻辑乘法，w_mask是一个掩码数组。整个代码行的作用是判断np.exp(-w2 / sigma2)是否大于等于epsilon，并根据结果返回一个布尔值数组，其中w_mask用于过滤掉不需要的元素。
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js代码-牛顿拉弗森法求根号n 参考链接 牛顿迭代法 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/240077462 由2次推广至n次

} while (Math.abs(x - numerator / n) > epsilon); return x; } 这个newtonRaphsonNthRoot函数接受三个参数：要计算的数 a，n次方的次数 n，以及初始猜测值 initialGuess。它使用一个do-while循环...

return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask返回的是什么

答：这个表达式返回的是一个布尔类型的数组，其中每个元素表示对应位置的 w2 是否大于等于 sigma2 * (-ln(epsilon))。如果大于等于，则对应位置的元素为 True，否则为 False。同时，由于 w_mask 的存在，只有 w_mask...

请十分详细地解释一下下面的代码def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

这段代码是计算一个路线距离矩阵...在函数中，首先将route_distances除以10000，然后计算每对路线之间的距离平方和权重矩阵w2和掩码矩阵w_mask。最后，通过指定的sigma2和epsilon参数，将w2转化为邻接矩阵，返回结果。

下面的代码你可以转化为数学公式吗def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

1, & \text{if } \exp\left(-\frac{d_{i,j}^2}{\sigma^2}\right) \geq \epsilon \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases} $$ 其中，$A_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径是否相邻，$d_{i,j}$ 表示第 $i$ 条...

下面的代码你可以转化为数学公式吗?以大家都能理解的图片形式输出.def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

1 & \exp\left(-\frac{d_{i,j}^2}{\sigma^2}\right) \geq \epsilon \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 其中，$A_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径之间是否存在一条边，$d_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和...

def f(w, X): return np.sum((X.dot(w)**2)) / len(X) def df_math(w, X): return X.T.dot(X.dot(w)) * 2. / len(X) def df_debug(w, X, epsilon=0.0001): res = np.empty(len(w)) for i in range(len(w)): w_1 = w.copy() w_1[i] += epsilon w_2 = w.copy() w_2[i] -= epsilon res[i] = (f(w_1, X) - f(w_2, X)) / (2 * epsilon) return res def direction(w): return w / np.linalg.norm(w) def gradient_ascent(df, X, initial_w, eta, n_iters = 1e4, epsilon=1e-8): w = direction(initial_w) cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = df(w, X) last_w = w w = w + eta * gradient w = direction(w) # 注意1：每次求一个单位方向 if(abs(f(w, X) - f(last_w, X)) < epsilon): break cur_iter += 1 return w

其中，f(w, X)用来计算代价函数的值，df_math(w, X)用来计算代价函数的梯度，df_debug(w, X, epsilon)是用来调试df_math(w, X)函数的，direction(w)用来保证梯度向量的方向为最大增加方向，gradient_ascent(df, X, ...

EPSILON = 1e-10 # attention fusion strategy, average based on weight maps # (注意力融合策略，基于权重图的平均值) def attention_fusion_weight(tensor1, tensor2): # avg, max, nuclear (平均、最大值、核) f_spatial = spatial_fusion(tensor1, tensor2) tensor_f = f_spatial return tensor_f # 空间融合 def spatial_fusion(tensor1, tensor2, spatial_type='mean'): shape = tensor1.size() # calculate spatial attention (计算空间注意力) spatial1 = spatial_attention(tensor1, spatial_type) spatial2 = spatial_attention(tensor2, spatial_type) # get weight map, soft-max (获取权重图，soft-max) spatial_w1 = torch.exp(spatial1) / (torch.exp(spatial1) + torch.exp(spatial2) + EPSILON) spatial_w2 = torch.exp(spatial2) / (torch.exp(spatial1) + torch.exp(spatial2) + EPSILON) spatial_w1 = spatial_w1.repeat(1, shape[1], 1, 1) spatial_w2 = spatial_w2.repeat(1, shape[1], 1, 1) tensor_f = spatial_w1 * tensor1 + spatial_w2 * tensor2 return tensor_f # spatial attention # (空间注意) def spatial_attention(tensor, spatial_type='mean'): if spatial_type == 'mean': spatial = tensor.mean(dim=1, keepdim=True) elif spatial_type == 'sum': spatial = tensor.sum(dim=1, keepdim=True) return spatial将上述代码用伪代码表示

spatial_w2 = torch.exp(spatial2) / (torch.exp(spatial1) + torch.exp(spatial2) + EPSILON) spatial_w1 = spatial_w1.repeat(1, shape[1], 1, 1) spatial_w2 = spatial_w2.repeat(1, shape[1], 1, 1) tensor_...
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Complete the code for Differentially Private Stochastic Gradient Descent. a. Fill in the code for per-example clipping and adding Gaussian noise. b. Implement the privacy budget composition. Calculate the privacy budget of the training process, which means calculating $\epsilon$ based on the variance of Gaussian noise $\sigma^2$ and the given $\delta = 10^{-5}$ in different epochs. You can use basic composition to complete the code. If you correctly apply the Moments Accountant method, you will receive bonus points. import numpy as np from scipy import optimize from scipy.stats import norm import math """ Optionally you could use moments accountant to implement the epsilon calculation. """ def get_epsilon(epoch, delta, sigma, sensitivity, batch_size, training_nums): """ Compute epsilon with basic composition from given epoch, delta, sigma, sensitivity, batch_size and the number of training set. """ return epsilon

epsilon = sigma * math.sqrt(2 * math.log(1.25 / delta)) / sensitivity return epsilon * steps def dp_sgd(X, y, epochs, batch_size, clip_factor, sigma, delta): n, d = X.shape w = np.zeros(d) for ...
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