2016-07-24 10 views
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私は現在、深い学習、具体的には畳み込みニューラルネットワークを行うためにEigenを使用しています。あなたがここでの例を参照することができますディープラーニングの3Dテンソル:MatrixXd <ArrayXd、Dynamic、Dynamic>を使用

:各ステップとしてhttps://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#/media/File:Typical_cnn.png

を、層は、畳み込み層(機能マップのセット)、完全に接続された層(単1次元ベクトル)、または何か他のものかもしれません。

私はMatrixX<ArrayXd, Dynamic, Dynamic>を選択して私のデータを表します。

しかし、私は(マトリックス製品で)それを使用すると、私はsegfaultsを持っています。

ArrayXdMatrixXのスカラータイプではないため、私はよく分かりませんが、

ArrayXdをEigenのスカラーとして使用できますか?

答えが「いいえ」の場合はどうすればよいですか?

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'ArrayX'は何ですか?また、 'MatrixXd 'を使うことはできません。 'Matrix 'でなければなりません。 –

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はい、 'MatrixX 'です。 –

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kangshiyinの[回答](http://stackoverflow.com/a/38552257/2899559)を参照してください。 –

答えて

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ArrayXdは、特にテンソルが必要なときにスカラー型にするのには適していません。

固有ベクトルは、dev-branch/v3.3-bata1でテンソルをサポートしています。ここにその文書があります。

http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Tensor_support

https://bitbucket.org/eigen/eigen/src/fefbb833ed5442fb21292bdaa3320543868e41b8/unsupported/Eigen/CXX11/src/Tensor/?at=default#markdown-header-eigen-tensors

https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/unsupported/group__CXX11__Tensor__Module.html

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ありがとう、私はその解決策を見ていきます。 –

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