WOLFRAM

Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

"Boolean" (ネットデコーダ)

NetDecoder["Boolean"]

確率 p<0.5 ならば，p をFalseとして変換し，それ以外ならTrueとして変換するデコーダを表す．

詳細

  • NetDecoder[…][input]はデコーダを入力に適用し，出力を作る．
  • NetDecoder[…][{input1,input2,…}]はデコーダを入力のリストに適用し，出力のリストを作る．
  • デコーダへの入力 input は範囲が0≤input≤1のスカラーである．
  • NetDecoder[{"Boolean","InputDepth"->n}]は入力テンソルの深さが n であることを指定するのに使われる．デフォルトの深さは0で，これは入力が一つの実数であることを示す．
  • ネットワークの構築時に"port"->NetDecoder[…]と指定することで，デコーダをネットワークの出力ポートに付加することができる．
    • 特性
  • NetDecoder["Boolean"][data,prop]は入力データの特定の特性を計算するのに使うことができる．
  • "Boolean"のデコーダがネットワークに付加されたとき，復号化された出力の特定の特性を計算するのに net[data,prop]または net[data,"oport"->prop]を使うことができる．
  • "Boolean"のデコーダは以下の特性 prop を受け付ける：
  • "Decision"最高確率のブール型のクラス False または True（デフォルト）
    "Probability"クラスTrueの確率 p
    "Entropy"確率分布のエントロピー
    "RandomSample"ブールをその確率に比例してサンプル化する
    "RandomSample"->t正の温度 t を使ったサンプル
    None復号化を回避し，入力を返す

例題

すべて開く すべて閉じる

例  (1)

ブール型のデコーダを作る：

Wolfram Language code: dec = NetDecoder["Boolean"]

確率をTrueまたはFalseとして復号化する：

Wolfram Language code: dec[0.2]

デコーダを例のバッチに適用する：

Wolfram Language code: dec[{0.2, 0.9, 0.5}]

デコーダは確率を入力として捉え，"Probability"特性に対してIdentityとして振舞う：

Wolfram Language code: dec[{0.2, 0.9, 0.5}, "Probability"]

エントロピーを計算する：

Wolfram Language code: dec[{0.2, 0.9, 0.5}, "Entropy"]

スコープ  (2)

"Boolean"のデコーダをElementwiseLayerの出力ポートに付加する：

Wolfram Language code: layer = ElementwiseLayer[LogisticSigmoid, "Output" -> NetDecoder["Boolean"]]

この層を入力に適用する：

Wolfram Language code: layer[3]

確率の行列をブール値の行列に変換する"Boolean"のデコーダを作る：

Wolfram Language code: decoder = NetDecoder[{"Boolean", "InputDepth" -> 2}]

デコーダをネットワークに付加して，入力に適用する：

Wolfram Language code: layer = NetInitialize@NetChain[{{3, 3}, LogisticSigmoid}, "Input" -> "Real", "Output" -> decoder]
Wolfram Language code: layer[10.0]

正のクラスの確率を得る：

Wolfram Language code: layer[10.0, "Probability"]

ベルヌーイ分布のエントロピーを計算する：

Wolfram Language code: layer[10.0, "Entropy"]