def forward_gpu(self, inputs):
x0, x1, t = inputs
# コサイン類似度
cos_sim = numpy.array([
numpy.dot(v0, v1) / (numpy.linalg.norm(v0) * numpy.linalg.norm(v1))
for (v0, v1) in zip(x0, x1)
])
# コサイン類似度と、教師類似度の差を計算し、2乗したものを誤差とする
return cuda.ndarray([(v - t)**2 for v in cos_sim])
x0, x1 = inputs
self.diff = x0 - x1
diff = self.diff.ravel()
return diff.dot(diff) / diff.dtype.type(diff.size),
def test_array_gpu(self):
self._check_array(cuda.ndarray([1, 2]), 'constant array')
def test_array_gpu(self):
self._check_array(cuda.ndarray([1, 2]), 'constant array')
