행렬 인덱스로 numpy 합계

Question

log (Sigmoid (-u_k^Tv_c))의 1에서 K까지의 표현식이 입니다. 미안 이미지를 게시하려면 StackOverflow에 대한 평판이 충분하지 않습니다.

여기에서 u와 v는 모두 행렬입니다. 나는 이것을 numpy를 사용하여 구현하고 완전히 막혔다.

내가 무엇을 가지고 : 내가 아는

np.sum(log(sigmoid(-np.dot(u.T,v)))) 

나는 전혀 아직 K의 범위의 1 합을 제한 할 수 없었던 때문에 내가 원하는 걸 꿈에도 생각하지 않습니다. Sigmoid는 다른 곳에서 구현 된 함수입니다. u와 v의 크기는 잘 작동합니다. 공식 수학 기호없이

Answer 1

이

Sum from 1 to K of log(sigmoid(-u_k^Tv_c)) 

조금 불분명하지만의 몇 가지 세부 사항을 정리 해보자.

u 및 v은 '매트릭스'입니다. 그것은 거의 모호합니다. 구체적으로 무엇입니까? 1d, 2d? 1D의 조바꿈은 아무 것도하지 않는다는 것을 명심하십시오. 합 무엇을 - How to calculate a logistic sigmoid function in Python?

sum from 1 to K을 :

이는 시그 모이 무슨 뜻인가? k 치수는 u입니까?

u_k^T v_c은 2 차원 결과 (u과 같은 크기의 행, c과 같은 열)를 생성합니까? 또는 스칼라 도트/매트릭스 곱, 두 개의 1 차원 배열을 곱하고 곱을 합산 한 것입니까?

결과에서 어떤 모양을 기대합니까?

numpy 배열로 작업 할 때 요점은 무엇이며 입력의 모양은 무엇이며 결과의 원하는 모양은 무엇입니까?