mindspore.nn.probability.bijector.Exp

class mindspore.nn.probability.bijector.Exp(name='Exp')

指数Bijector（Exponential Bijector）。 此Bijector对应的映射函数为：

\[Y = \exp(x).\]

参数：

• name (str) - Bijector名称。默认值：’Exp’。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import Tensor
>>>
>>> # To initialize an Exp bijector.
>>> exp_bijector = nn.probability.bijector.Exp()
>>> value = Tensor([1, 2, 3], dtype=mindspore.float32)
>>> ans1 = exp_bijector.forward(value)
>>> print(ans1.shape)
(3,)
>>> ans2 = exp_bijector.inverse(value)
>>> print(ans2.shape)
(3,)
>>> ans3 = exp_bijector.forward_log_jacobian(value)
>>> print(ans3.shape)
(3,)
>>> ans4 = exp_bijector.inverse_log_jacobian(value)
>>> print(ans4.shape)
(3,)

forward(value)

正映射，计算输入随机变量 \(X = value\) 经过映射后的值 \(Y = \exp(value)\)。

参数：

• value (Tensor) - 输入随机变量的值。

返回：

Tensor，输出随机变量的值。

forward_log_jacobian(value)

计算正映射导数的对数值，即 \(\log(d\exp(x) / dx)\)。

参数：

• value (Tensor) - 输入随机变量的值。

返回：

Tensor，正映射导数的对数值。

inverse(value)

正映射，计算输出随机变量 \(Y = value\) 时对应的输入随机变量的值 \(X = \log(value)\)。

参数：

• value (Tensor) - 输出随机变量的值。

返回：

Tensor，输入随机变量的值。

inverse_log_jacobian(value)

计算逆映射导数的对数值，即 \(\log(d\log(x) / dx)\)。

参数：

• value (Tensor) - 输出随机变量的值。

返回：

Tensor，逆映射导数的对数值。