本文主要是介绍MaxState 突破长度和参数量限制(sam out),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
新增模块
该代码是一个神经网络模块的实现,主要用于处理输入数据并产生输出。具体而言,该代码有两个类:squash和MaxState。
squash函数定义了一个名为squash的操作,用于对输入进行归一化处理。该函数通过计算兴趣胶囊的模长,并根据模长计算一个标量因子。然后,将标量因子乘以兴趣胶囊,得到归一化后的兴趣胶囊作为输出。
MaxState类是一个神经网络模块,该模块的功能是将输入数据进行处理并产生输出。该模块接收一个输入数据input_data和一个状态state作为输入。首先,通过对输入数据应用线性层和激活函数,将输入数据转换为输出数据out。接着,将out进行形状变换和归一化处理,并将其与一个窗口进行点乘操作。然后,根据窗口的大小将out划分为多个窗口,并对每个窗口进行处理。在处理过程中,将当前窗口与状态进行拼接,并通过应用最大池化操作得到一个新的状态。最后,将所有窗口的处理结果拼接在一起,并返回作为最终的输出。
该代码的作用是提取输入数据中的关键特征并产生对应的输出。通过对输入数据进行线性变换、归一化处理和最大池化操作,该代码能够提取输入数据的最重要的特征,并将其作为输出返回。
import mathimport numpy as np
import paddle
import paddle
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