行列インデックスによるnumpy集計

Question

log（Sigmoid（-u_k^Tv_c））の1からKまでの合計が です。申し訳ありませんが、画像を投稿するためにStackOverflowに十分な評判がありません。

ここで、uとvは両方とも行列です。私はnumpyを使用してこれを実装しようとしており、完全に固まっています。私が持っているもの

：

私はまだ全くのkまでの範囲1に合計を制限することができていないので、私が欲しいものにさえ近くないことを知っている

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

。 Sigmoidは他の場所で実装されている関数です。 uとvの次元はうまくいくはずです。

Answer 1

正式な数学の表記がなければ、これは

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

少しは不明である。しかし者はいくつかの詳細をクリアしてみましょう。

uおよびvは「行列」である。それはあまり曖昧です。具体的には何ですか？ 1d、2d、 1dのTransposeは何もしません。

あなたはシグモイドで何を意味するか、このです：How to calculate a logistic sigmoid function in Python?

sum from 1 to K - 合計何？ uのkディメンションを合計しますか？

u_k^T v_cは外積であり、2番目の結果（uと同じサイズの行、cの列）を生成していますか？またはスカラードット/マトリックス積、2つの1次元配列を掛け合わせて積を合計するか？

結果からどのような形状が期待できますか？

numpy配列で作業するときの重要な点は何ですか？入力の形状は何ですか？また、結果の形状は何ですか？