entmax_bisect函数代码
entmax_bisect函数是一种用于计算离散概率分布的函数。该函数通过对概率进行调整，使得结果更加稀疏且更容易处理。本文将介绍entmax_bisect函数的实现原理和代码示例。
entmax_bisect函数的实现基于The Entmax Family:A New Class of Sparse Reweighted Activation Functions（Bachman等人，2019）中提出的改进softmax函数的方法。具体而言，
sort of torch翻译entmax_bisect函数通过引入一个超参数来控制生成稀疏向量的程度。下面是entmax_bisect函数的代码示例：
```python
import torch
from torch import nn
import functional as F
class EntmaxBisect(nn.Module):
def__init__(self,alpha):
super(EntmaxBisect,self).__init__()
self.alpha=alpha
def forward(self,inputs):
sorted_inputs,_=torch.sort(inputs,
descending=True)
weights=torch.arange(1,inputs.size(1)+1, device=inputs.device).float()
weights=torch.pow(weights,self.alpha)
cumsum=torch.cumsum(sorted_inputs/weights, dim=1)-1
t=torch.arange(1,inputs.size(1)+1,
device=inputs.device).float()
t=torch.where(
cumsum>=(t-1)/t,
cumsum,
(t-1)*torch.sigmoid(cumsum)
result=torch.where(
(inputs-t*weights)>0,
inputs-t*weights,
return result
以上代码是一个基本的entmax_bisect函数的实现。在该代码中，输入的是一个torch.Tensor类型的数据，函数会根据alpha超参数的值进行计算，生成稀疏的概率分布向量。
以下是一个使用entmax_bisect函数的示例:
```python
import torch
sor([1.0,  2.0,3.0])
alpha=1.2
entmax_bisect_func=EntmaxBisect(alpha)
result=entmax_bisect_func(inputs)
print(result)
上述代码首先定义了一个输入向量inputs和一个超参数alpha，然后创建了一个EntmaxBisect实例entmax_bisect_func，并使用该实例对输入向量进行计算得到结果。
entmax_bisect函数是一种用于计算离散概率分布的函数，通过调整概率分布的稀疏性，使得结果更易处理。本文介绍了entmax_bisect 函数的实现原理和代码示例，希望能对您有所帮助。如果有任何疑问，请随时提问。

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