以下のエディターでは、Python の scipy.misc.logsumexp 関数の使用シナリオについて簡単に説明します。編集者はこれがとても良いと思ったので、参考として共有します。エディタに従って、scipy.misc.logsumexp 関数の入力パラメータを見てみましょう。(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False) 返される設定はここにあります。値は np.log(np.sum(np.exp(a))) です。
ここで強調する必要があるのは、この関数を使用するシナリオです: 一般的に言えば、この関数は主に非常に小さな値の演算 (モンテカルロ サンプリング サンプルなど) に使用されます。この場合、データをログ処理に保持することが必須です。このとき、配列内のデータを蓄積して合計したい場合は、次のように log(sum(exp(a))) を計算する必要がありますが、そうすると精度の問題が発生し、この
問題が発生します。 misc.logsumexp 導入されて解決されたため、小さなデータを合計するために scipy.misc.logsumexp 関数を直接使用できます。
参考: https://github.com/numpy/numpy/issues/5652
上記は、Python の scipy.misc.logsumexp 関数のアプリケーション シナリオに関する編集者の簡単な説明です。楽しんでいただければ幸いです。 PHP中国語ウェブサイトをサポート~
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