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47aaac00
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1月 04, 2017
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paddle/function/CosSimOp.cpp
paddle/function/CosSimOp.cpp
+32
-0
未找到文件。
paddle/function/CosSimOp.cpp
浏览文件 @
47aaac00
...
...
@@ -17,6 +17,15 @@ limitations under the License. */
#include "paddle/math/Vector.h"
namespace
paddle
{
/**
* Cosine Similarity for CpuMatrix
*
* \param out_mat, output value, size: nSamples * 1.
* \param in1_mat, input value 1, size: nSamples * dim.
* \param in2_mat, input value 2, size: n2 * dim (n2 == 1 or n2 == nSamples).
* \param scale, default 1.0
*
*/
template
<
>
void
CosSimForward
<
DEVICE_TYPE_CPU
>
(
CpuMatrix
*
out_mat
,
const
CpuMatrix
*
in1_mat
,
...
...
@@ -48,6 +57,13 @@ void CosSimForward<DEVICE_TYPE_CPU>(CpuMatrix* out_mat,
}
/**
* Cosine Similarity
* for each row i,
* out[i] = scale * cos(input1[i], input2[i])
* = scale * <input1[i], input2[i]>/sqrt(|input1[i]|^2 * |input2[i]|^2)
* when input2 only has one row, then for each row i,
* out[i] = cos(input1[i], input2[0])
*
* \param inputs[0] input matrix 1, size: nSamples * dim.
* \param inputs[1] input matrix 2, size: n2 * dim (n2 == 1 or n2 == nSamples).
* \param outputs[0] output matrix, size : nSamples * 1.
...
...
@@ -85,6 +101,20 @@ private:
real
scale_
;
};
/**
* Cosine Similarity Derivative for CpuMatrix
*
* \param in1_grad forward input grad 1, size: nSamples * dim.
* \param in2_grad forward input grad 2,
* size: n2 * dim (n2 == 1 or n2 == nSamples).
*
* \param out_grad backward loss output grad, size : nSamples * 1.
* \param out_val forward output value, size: nSamples * 1.
* \param in1_val forward input value 1, size: nSamples * dim.
* \param in2_val forward input value 2,
* size: n2 * dim (n2 == 1 or n2 == nSamples).
* \param scale, default 1.0
*/
template
<
>
void
CosSimBackward
<
DEVICE_TYPE_CPU
>
(
const
CpuMatrix
*
out_grad
,
const
CpuMatrix
*
out_val
,
...
...
@@ -146,6 +176,8 @@ void CosSimBackward<DEVICE_TYPE_CPU>(const CpuMatrix* out_grad,
}
/**
* Cosine Similarity backward Derivative
*
* \param inouts[0] forward input grad 1, size: nSamples * dim.
* \param inouts[1] forward input grad 2,
* size: n2 * dim (n2 == 1 or n2 == nSamples).
...
...
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