Я новичок в Эдварде и проверяю учебник о линейных смешанных эффектах (ноутбук jupyter можно найти здесь ), пытаясь понять код. Этот вопрос может быть связан с тем, что я не понимаю что-то вроде ternsorflow.
код в ссылке делает:
sigma_s = tf.sqrt(tf.exp(tf.get_variable("sigma_s", [])))
sigma_d = tf.sqrt(tf.exp(tf.get_variable("sigma_d", [])))
sigma_dept = tf.sqrt(tf.exp(tf.get_variable("sigma_dept", [])))
Я думаю, что здесь происходит, мы определяем sigma_xxx как квадрат сигмы, а затем нужно сделать tf.sqrt, чтобы получить сигму. Тем не менее, я действительно не понимаю этого tf.exp ... Что он здесь делает и что поднимается до какого показателя ???