質問編集履歴
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加筆依頼に基づき追加
test
CHANGED
File without changes
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@@ -20,6 +20,34 @@
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gaussian_nllをchainerからtensorに対応させる形で移植しました.
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(移植内容を加筆しました)
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```python
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def gaussian_nll(x, mean, logvar, reduce=True):
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x_prec = torch.exp(-logvar)
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x_diff = x - mean
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x_power = x_diff * x_diff * x_prec * -0.5
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c = torch.Tensor(1).float()
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c[0] = 2 * math.pi
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loss = (logvar + torch.log(c)) / 2 - x_power
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if reduce is True:
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return torch.sum(loss)
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else:
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return loss
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```
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np.random.randnを使ってchainerのgaussian_nllと出力が同じかどうか検証をしました.
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Encoder, Decoderは出力層の1層前から重みを共有しない1dconvで出力しています.
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