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我正在尝试拟合部分由对称矩阵 A
参数化的 Theano 模型。为了加强 A
的对称性,我希望能够通过仅传入上三角中的值来构造 A
。
等效的 numpy 代码可能如下所示:
import numpy as np
def make_symmetric(p, n):
A = np.empty((n, n), P.dtype)
A[np.triu_indices(n)] = p
A.T[np.triu_indices(n)] = p
# output matrix will be (n, n)
n = 4
# parameter vector
P = np.arange(n * (n + 1) / 2)
print make_symmetric(P, n)
# [[ 0. 1. 2. 3.]
# [ 1. 4. 5. 6.]
# [ 2. 5. 7. 8.]
# [ 3. 6. 8. 9.]]
但是,由于符号张量变量不支持项目分配,我正在努力寻找一种在 Theano 中执行此操作的方法。
我能找到的最接近的东西是 theano.tensor.diag
,它允许我从它的对角线构造一个符号矩阵:
import theano
from theano import tensor as te
P = te.dvector('P')
D = te.diag(P)
get_D = theano.function([P], D)
print get_D(np.arange(1, 5))
# [[ 1. 0. 0. 0.]
# [ 0. 2. 0. 0.]
# [ 0. 0. 3. 0.]
# [ 0. 0. 0. 4.]]
虽然还有一个 theano.tensor.triu
函数,但它不能用于从上三角构造矩阵,而是返回下三角元素为零的数组副本。
有什么方法可以从其上三角构建 Theano 符号矩阵吗?
最佳答案
您可以使用 theano.tensor.triu
并将结果添加到其转置,然后减去对角线。
复制+粘贴代码:
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T
theano.config.floatX = 'float32'
mat = T.fmatrix()
sym1 = T.triu(mat) + T.triu(mat).T
diag = T.diag(T.diagonal(mat))
sym2 = sym1 - diag
f_sym1 = theano.function([mat], sym1)
f_sym2 = theano.function([mat], sym2)
m = np.arange(9).reshape(3, 3).astype(np.float32)
print m
# [[ 0. 1. 2.]
# [ 3. 4. 5.]
# [ 6. 7. 8.]]
print f_sym1(m)
# [[ 0. 1. 2.]
# [ 1. 8. 5.]
# [ 2. 5. 16.]]
print f_sym2(m)
# [[ 0. 1. 2.]
# [ 1. 4. 5.]
# [ 2. 5. 8.]]
这有帮助吗?这种方法需要传递一个完整的矩阵,但会忽略对角线下方的所有内容并使用上三角形进行对称。
我们还可以看看这个函数的导数。为了不处理多维输出,我们可以例如查看矩阵项之和的梯度
sum_grad = T.grad(cost=sym2.sum(), wrt=mat)
f_sum_grad = theano.function([mat], sum_grad)
print f_sum_grad(m)
# [[ 1. 2. 2.]
# [ 0. 1. 2.]
# [ 0. 0. 1.]]
这反射(reflect)了上三角项在总和中的两倍。
更新:您可以进行正常的索引:
n = 4
num_triu_entries = n * (n + 1) / 2
triu_index_matrix = np.zeros([n, n], dtype=int)
triu_index_matrix[np.triu_indices(n)] = np.arange(num_triu_entries)
triu_index_matrix[np.triu_indices(n)[::-1]] = np.arange(num_triu_entries)
triu_vec = T.fvector()
triu_mat = triu_vec[triu_index_matrix]
f_triu_mat = theano.function([triu_vec], triu_mat)
print f_triu_mat(np.arange(1, num_triu_entries + 1).astype(np.float32))
# [[ 1. 2. 3. 4.]
# [ 2. 5. 6. 7.]
# [ 3. 6. 8. 9.]
# [ 4. 7. 9. 10.]]
更新:要动态地完成所有这些,一种方法是编写 triu_index_matrix
的符号版本。这可以通过对 arange
进行一些改组来完成。但可能我过于复杂了。
n = T.iscalar()
n_triu_entries = (n * (n + 1)) / 2
r = T.arange(n)
tmp_mat = r[np.newaxis, :] + (n_triu_entries - n - (r * (r + 1)) / 2)[::-1, np.newaxis]
triu_index_matrix = T.triu(tmp_mat) + T.triu(tmp_mat).T - T.diag(T.diagonal(tmp_mat))
triu_vec = T.fvector()
sym_matrix = triu_vec[triu_index_matrix]
f_triu_index_matrix = theano.function([n], triu_index_matrix)
f_dynamic_sym_matrix = theano.function([triu_vec, n], sym_matrix)
print f_triu_index_matrix(5)
# [[ 0 1 2 3 4]
# [ 1 5 6 7 8]
# [ 2 6 9 10 11]
# [ 3 7 10 12 13]
# [ 4 8 11 13 14]]
print f_dynamic_sym_matrix(np.arange(1., 16.).astype(np.float32), 5)
# [[ 1. 2. 3. 4. 5.]
# [ 2. 6. 7. 8. 9.]
# [ 3. 7. 10. 11. 12.]
# [ 4. 8. 11. 13. 14.]
# [ 5. 9. 12. 14. 15.]]
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