如何使用MXNet创建混合密度网络？
如何使用MXNet创建混合密度网络？
提问于 2017-05-11 04:03:29
我正在评估R中的MXNet，我想对混合密度网络进行建模。Tensorflow、凯拉斯和爱德华的例子可以在这里找到：http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html
显示的示例是正态分布的混合。如何用MXNet做同样的分析呢？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-03-10 04:07:40
遗憾的是，目前还没有混合密度网络在MxNet中的实现。而且，由于MxNet是社区的成果，因此非常欢迎您的贡献！
在您的情况下，从Keras/TF迁移代码应该非常简单。MxNet的R绑定目前非常有限，因为现在不可能创建自定义操作，但是查看示例，我不认为需要任何自定义操作。
我还没有运行过这段代码，但下面是示例中的MDN模型使用MxNet Python Symbol API时的样子：
def mapping(self, X):
"""pi, mu, sigma = NN(x; theta)"""
hidden1 = mx.sym.FullyConnected(data=X, num_hidden=15) # fully-connected layer with 15 hidden units
act1 = mx.sym.Activation(data=hidden1, act_type='relu')
hidden2 = mx.sym.FullyConnected(data=act1, num_hidden=15) # fully-connected layer with 15 hidden units
act2 = mx.sym.Activation(data=hidden2, act_type='relu')
self.mus = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K) # fully-connected layer with 15 hidden units
sigma_fc = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K)
self.sigmas = mx.sym.exp(data=sigma_fc) # the variance
pi_fc = mx.sym.FullyConnected(data=act2, num_hidden=self.K)
self.pi = mx.sym.SoftmaxActivation(data=pi_fc) # the mixture components页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43901776
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