Tensorflow對稱矩陣

我想創建一個n * n對稱矩陣並在TensorFlow中訓練這個矩陣。實際上，我應該只訓練（n + 1）* n/2個參數。我應該怎麼做？Tensorflow對稱矩陣

我看到一些先前線程這表明執行以下操作：

X = tf.Variable（tf.random_uniform（[d，d]，MINVAL = - 1，MAXVAL = 0.1，D型細胞= TF。 float64））

X_symm = 0.5 *（X + tf.transpose（X））

然而，這意味着我必須培養ñn個變量，不是n（N + 1）/ 2個變量。

即使沒有功能來實現這一點，自行編寫的代碼的補丁將幫助！

謝謝！

來源

2017-10-12 user348207

使用答案從另一個問題來看，並不意味着你正在訓練兩倍的變量。仍然有相同數量的自由度。 – Aaron

您可以使用tf.matrix_band_part(input, 0, -1)創建從一個起點上三角矩陣，所以這段代碼將允許你火車上n(n+1)/2變量雖然它有你創建n*n：

X = tf.Variable(tf.random_uniform([d,d], minval=-.1, maxval=.1, dtype=tf.float64)) 
X_upper = tf.matrix_band_part(X, 0, -1) 
X_symm = 0.5 * (X_upper + tf.transpose(X_upper))

來源

2017-10-13 08:54:25 gdelab

Tensorflow對稱矩陣

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