网站建设的经验总结,游戏网页制作代码,wordpress 发音,如何创立个人网站2. 辅助目标函数
要使用输入 (bt, groups, embed_dim) 计算 DEC 模型的目标分布#xff0c;关键部分是使用软分配 q #xff0c;其形状为 (bt, groups, max_cluster) 。这里#xff0c; max_cluster 是您要定位的集群数量。当您沿该维度执行聚类时#xff0c;需要跨 group…2. 辅助目标函数
要使用输入 (bt, groups, embed_dim) 计算 DEC 模型的目标分布关键部分是使用软分配 q 其形状为 (bt, groups, max_cluster) 。这里 max_cluster 是您要定位的集群数量。当您沿该维度执行聚类时需要跨 groups 维度计算目标分布。
The process is:其过程是 对软分配进行平方 ( q )这会放大高概率分配并抑制较低概率分配。 对 groups 维度求和您对 groups 维度张量中的索引 1上的这些平方概率求和因为您想要捕获每个组在所有集群中的分布批次中的项目。 归一化然后对求和值进行归一化以确保它们形成正确的概率分布。
目标分布计算如下所示
def target_distribution(q):# Square the probabilities and sum across the groups dimensionweight q ** 2 / q.sum(1, keepdimTrue)# Normalize across the max_cluster dimensionreturn (weight / weight.sum(2, keepdimTrue))在这个函数中
q.sum(1, keepdimTrue) 对 groups 维度上的概率平方求和得到形状 (bt, 1, max_cluster) 的张量。weight / weight.sum(2, keepdimTrue) 然后在 max_cluster 维度张量中的索引 2对这些概率进行归一化确保每个簇的概率总和为 1。这会产生相同形状的张量如 q ( (bt, groups, max_cluster) )。目标分布的计算符合数据结构和 DEC 算法的要求。
