在theano中按行规范化矩阵

Question

假设我有一个大小为 n_i x n_o 的矩阵 N，我想按行对其进行归一化，即每行的总和应该是一个。我怎么能在theano中做到这一点？

动机：对我来说使用 softmax returns 反向错误，所以我尝试通过实现我自己的 softmax 版本来回避它。

Answer 1

看看以下内容是否对您有用：

import theano
import theano.tensor as T

m = T.matrix(dtype=theano.config.floatX)
m_normalized = m / m.sum(axis=1).reshape((m.shape[0], 1))

f = theano.function([m], m_normalized)

import numpy as np
a = np.exp(np.random.randn(5, 10)).astype(theano.config.floatX)

b = f(a)
c = a / a.sum(axis=1)[:, np.newaxis]

from numpy.testing import assert_array_equal
assert_array_equal(b, c)

Answer 2

或者您也可以使用

m/m.norm(1, axis=1).reshape((m.shape[0], 1))

在theano中按行规范化矩阵

normalize a matrix row-wise in theano

python

matrix

normalization

theano