我让稀疏的自动编码器使用一个平方错误代价函数。但是,如果我想应用包含矩阵乘法的交叉熵误差,则会得到以下错误:
AsTensorError: ('Variable type field must be a TensorType.我把这个问题归结为矩阵乘法cost = T.sum(x * T.log(z))。这在密集情况下工作--参见单元格2,但在稀疏情况下给出了一个错误--参见单元格3。并告诉我如何让一个带有交叉熵误差的稀疏输入自动编码器在Theano中工作?
such that it minimizes the target function:
sum_{i in [1, N]} (y_i)^2 -> min 其中A_i, X, B_i是3x1向量,*是标量乘法,|v|是v的欧几里得范数,x是交叉乘法。如何使用Python (scipy.optimize?)来解决这个方程组吗?我之前只用numpy.linalg.solve解决了Ax = b,所以我有点困惑。