動態特征矩陣隨機初始化

Question

我有一個稱為權重的向量<MatrixXf*>。 在循環中，分配了一個新的 MatrixXf，將指針推送到向量，並打算初始化為隨機值。 但是，我想避免 setRandom() 以支持我的 He 分布。

下面未注釋的代碼按原樣工作，但創建一個可能位於堆棧（或堆，但類文檔含糊不清）中的“本地”矩陣並將其復制到我的目標矩陣中感覺非常笨拙。 注釋行是我之前嘗試過的沒有影響的東西（矩陣值保持為 0）。

更好的解決方案是什么？

    /* context */
    typedef Eigen::MatrixXf Matrix;
    vector<Matrix*> weights;
    random_device rd;
    mt19937 rgen(rd());

    ...

    // Initialize weights (using He)
    if (i > 0) {
        uint p = neurons[i-1]->size();
        uint c = neurons[i]->size();

        normal_distribution<float> dist(0.0, sqrt(2.0/p));
        auto he = [&](){return dist(rgen);};

        // This is what feels clunky
        Matrix m = Eigen::MatrixXf::NullaryExpr(c, p, he);
        weights.push_back(new Matrix(c, p));
        (*weights.back()) = m;

        // This is what I tried before
        //weights.back()->NullaryExpr(weights.back()->rows(), weights.back()->cols(), he);
        //weights.back()->NullaryExpr([&](){return dist(rgen);});
    }

Answer 1

您可以使用共享指針向量：

#include <memory>
...
vector<shared_ptr<Matrix>> weights;
...
Matrix m = Eigen::MatrixXf::NullaryExpr(c, p, he);
weights.push_back(make_shared<Matrix>(m));

也許有人會批評這種方法是一種語法糖，它在原始“笨拙”版本的內部工作中沒有太大變化。 但它避免了使用new並隨后使用*weights.back()復制內容的需要。

當然，這也可以寫成一行：

weights.push_back(make_shared<Matrix>(Matrix::NullaryExpr(c, p, he)));