Rustのndarrayでsigmoid関数を実装したい

Question

Rustで任意のndarrayの型に対してSigmoid関数を実装したいと考えています。
そこで、任意のndarrayに対して、expを実装を以下のように行いました。

use ndarray::{Array, Dimension};
use num_traits::Float;

pub trait Exp {
    type ExpType;
    fn exp(&self) -> Self::ExpType;
}

impl<T: Float, U: Dimension> Exp for Array<T, U> {
    type ExpType = Array<T, U>;
    fn exp(& self) -> Self::ExpType {
        self.map(|x| x.exp())
    }
}

を用いて実装いたしました。このtraitは正常に動いているようです。

そこでこのexpを用いて、sigmoid関数を実装しようとしました。
実装を試みたコードは以下です。

// Sigmoid for Float and Array
pub trait Sigmoid {
    type SigmoidType;
    fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType;

}

impl<T: Float, U: Dimension > Sigmoid for Array<T, U> {
    type SigmoidType = Array<T, U>;
    fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType {
        let ones = Array::ones(self.shape());
        let nimus = Array::zeros(self.shape()) - self;
        ones / (ones + nimus.exp())
    }
}

このような実装を行なったところ以下のようなエラーを得ました。

error[E0308]: mismatched types
  --> src/func.rs:30:9
   |
25 | impl<T: Float, U: Dimension > Sigmoid for Array<T, U> {
   |                - this type parameter
...
30 |         ones / (ones + nimus.exp())
   |         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ expected type parameter `U`, found struct `Dim`
   |
   = note: expected struct `ArrayBase<OwnedRepr<T>, U>`
              found struct `ArrayBase<OwnedRepr<_>, Dim<IxDynImpl>>`

error: aborting due to previous error; 1 warning emitted

For more information about this error, try `rustc --explain E0308`.
error: could not compile `rust_machine_learning`

To learn more, run the command again with --verbose.

このエラーでは、onesやzerosで生成したArrayのデータ型が異なるというエラーだと考えています。
入力（type SigmoidType)はArrayBase<T: Float, U: Dimension>で、onesで生成されるデータ型はArray<T: Float, U: Dim<IdDynImpl>>の形になっています。

私は、できれば、データ型を変えずに(Array<T:Float, U: Dimension>)演算を行いたいと考えています。そのような方法は存在するかを伺いたいです。または、根本的に実装方法が悪いのでしょうか？

Answer 1

同じような問題に直面したことがあります。
以下のような感じでいかがでしょうか。
Rust Playground でのテスト URL を貼っておきます：
https://play.rust-lang.org/?version=stable&mode=debug&edition=2018&gist=c1ee5417833c82d62fbb61671263b20b

ポイントとしては、例えば以下が挙げられます。

• Array::ones および Array::zeros の戻り値の型を明確にするために Array::<T, U>::ones などのように型を示す。
• 宣言した ones が move することを考慮して、関数の戻り値の計算時に ones.clone() を使用する。

あと、気になった点としては、nimus ではなく minus がスペルとして正しかったりしますかね。

use ndarray::prelude::*;
use num_traits::Float;

pub trait Exp {
    type ExpType;
    fn exp(&self) -> Self::ExpType;
}

impl<T: Float, U: Dimension> Exp for Array<T, U> {
    type ExpType = Array<T, U>;
    fn exp(& self) -> Self::ExpType {
        self.map(|x| x.exp())
    }
}

pub trait Sigmoid {
    type SigmoidType;
    fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType;

}

impl<T: Float, U: Dimension > Sigmoid for Array<T, U> {
    type SigmoidType = Array<T, U>;
    fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType {
        let ones = Array::<T, U>::ones(self.raw_dim());
        let nimus = Array::<T, U>::zeros(self.raw_dim()) - self;
        ones.clone() / (ones + &nimus.exp())
    }
}

fn main() {
    let x: Array1<f32> = array![0.0, 1.0, 2.0];
    let y: Array1<f32> = x.sigmoid();
    println!("x: {:?}", x);
    println!("y: {:?}", y);
}

Comments

[BoKuToTuZenU]

ご回答ありがとうございます。私も現在色々試してみたのですが、上記の実装で思った通りに動作させることができました。また、以下のような実装でも動作いたしました。
```
pub trait Sigmoid {
type SigmoidType;
fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType;

}

impl<T: Float, U: Dimension > Sigmoid for Array<T, U> {
type SigmoidType = Array<T, U>;
fn sigmoid(&self) -> Self::SigmoidType {
let one: T = num_traits::cast(1).unwrap();
let ni: T = num_traits::cast(-1).unwrap();
self.map(|x| one / (one + (*x * ni).exp()))

}
}
```