Référence de la classe aidge_in_space.nn.FactorizedDensity

Prior factorisé simplifié du notebook : un scalaire par couche et par canal. Plus de détails...

Graphe d'héritage de aidge_in_space.nn.FactorizedDensity:

Fonctions membres publiques
	__init__ (self, ch, n_layers=4)
	Initialise des paramètres aléatoires proches de 0.
Fonctions membres publiques hérités de aidge_in_space.nn._FactorizedPrior
	prob (self, v)
	Probabilité que le latent quantifié vaille v : P(v - 0,5 < y < v + 0,5).
	likelihood (self, y)
	Probabilité de chaque valeur d'un tenseur quantifié.
	medians (self)
	Médiane de chaque canal, centre de la quantification (0 par défaut).

Attributs publics
	h = nn.ParameterList([init() for _ in range(n_layers)])
	Pentes des couches (passées par softplus), un scalaire par canal.
	b = nn.ParameterList([init() for _ in range(n_layers)])
	Biais des couches, un scalaire par canal.
	a = nn.ParameterList([init() for _ in range(n_layers - 1)])
	Facteurs des non-linéarités tanh, un scalaire par canal.

Fonctions membres protégées
	_logits (self, v)
	Fonction de répartition avant sigmoïde, v de forme C x n.

Description détaillée

Prior factorisé simplifié du notebook : un scalaire par couche et par canal.

Documentation des constructeurs et destructeur

__init__()

aidge_in_space.nn.FactorizedDensity.__init__	(		self,
			ch,
			n_layers = 4 )

Initialise des paramètres aléatoires proches de 0.

Paramètres

ch	Nombre de canaux.
n_layers	Nombre de couches de la fonction de répartition.

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La documentation de cette classe a été générée à partir du fichier suivant :

• nn.py