矩阵和向量运算的枚举

本章节说明各种矩阵和矢量方法中所用的枚举。

ENUM_VECTOR_NORM

向量范数的枚举 vector::Norm

ID 说明
VECTOR_NORM_INF Inf 范数
VECTOR_NORM_MINUS_INF 负 Inf 范数
VECTOR_NORM_P 范数 P

ENUM_MATRIX_NORM

矩阵范数的枚举 matrix::Norm,和获得的 matrix::Cond 矩阵条件数字。

ID 说明
MATRIX_NORM_FROBENIUS 弗罗贝尼乌斯(Frobenius)范数 norm
MATRIX_NORM_SPECTRAL 谱范数
MATRIX_NORM_NUCLEAR 原核范数
MATRIX_NORM_INF Inf 范数
MATRIX_NORM_P1 P1 范数
MATRIX_NORM_P2 P2 范数
MATRIX_NORM_MINUS_INF 负 Inf 范数
MATRIX_NORM_MINUS_P1 负 P1 范数
MATRIX_NORM_MINUS_P2 负 P2 范数

ENUM_VECTOR_CONVOLVE

卷积枚举 vector::Convolve,和互相关 vector::Correlate

ID 说明
VECTOR_CONVOLVE_FULL 卷积满
VECTOR_CONVOLVE_SAME 卷积相同
VECTOR_CONVOLVE_VALID 卷积有效

ENUM_REGRESSION_METRIC

回归矩阵枚举 vector::RegressionMetric

ID 说明
REGRESSION_MAE 绝对平均误差
REGRESSION_MSE 均方误差
REGRESSION_RMSE 均方根误差
REGRESSION_R2 R 平方
REGRESSION_MAPE 平均绝对百分比误差
REGRESSION_MSPE 均方百分比误差
REGRESSION_RMSLE 均方根对数误差
REGRESSION_SMAPE 对称平均绝对百分比误差
REGRESSION_MAXE 最大绝对误差
REGRESSION_MEDE 中值绝对误差
REGRESSION_MPD 平均泊松偏差
REGRESSION_MGD 平均伽玛偏差
REGRESSION_EXPV 解释方差

ENUM_LOSS_FUNCTION

损失函数计算的枚举 vector::Loss

ID 说明
LOSS_MSE 均方根误差
LOSS_MAE 平均绝对误差
LOSS_CCE Categorical Crossentropy
LOSS_BCE Binary Crossentropy
LOSS_MAPE 平均绝对百分比误差
LOSS_MSLE 均方对数误差
LOSS_KLD 库尔巴克-莱布勒(Kullback-Leibler)背离
LOSS_COSINE 余弦相似性/邻近性
LOSS_POISSON 泊松(Poisson)
LOSS_HINGE 铰链
LOSS_SQ_HINGE 方形铰链
LOSS_CAT_HINGE 分类铰链
LOSS_LOG_COSH 双曲余弦的对数
LOSS_HUBER 胡贝尔(Huber)

ENUM_ACTIVATION_FUNCTION

激活函数的枚举 vector::Activation,和激活函数导数 vector::Derivative

ID 说明
AF_ELU 指数线性单位
AF_EXP 指数
AF_GELU 高斯误差线性单位
AF_HARD_SIGMOID 硬 Sigmoid
AF_LINEAR 线性
AF_LRELU 泄漏整流线性单元
AF_RELU 重新定义的线性单元
AF_SELU 缩放指数线性单位
AF_SIGMOID 西格玛(Sigmoid)
AF_SOFTMAX Softmax
AF_SOFTPLUS Softplus
AF_SOFTSIGN Softsign
AF_SWISH Swish
AF_TANH 双曲正切函数
AF_TRELU 阈值线性修正单元

ENUM_SORT_MODE

Sort 函数的排序类型枚举。

ID 说明
SORT_ASCENDING 升序排序
SORT_DESCENDING 降序排序

ENUM_MATRIX_AXIS

用于在矩阵所有统计函数中指定轴线的枚举。

ID 描述
AXIS_NONE 没有指定坐标轴。对所有矩阵元素执行计算,类似向量(请参见Flat方法)。
AXIS_HORZ 横轴
AXIS_VERT 竖轴