jax.numpy.logaddexp2

jax.numpy.logaddexp2 = <jax._src.custom_derivatives.custom_jvp object>

以2为底的对数，输入的指数和。

LAX-backend 实现的 numpy.logaddexp2()。

原始文档字符串如下。

计算 log2(2**x1 + 2**x2)。在机器学习中，当计算的事件概率可能非常小以至于超出正常浮点数的范围时，此函数非常有用。在这种情况下，可以使用计算概率的以2为底的对数。此函数允许以这种方式存储的概率相加。

参数:

• x1 (array_like) – 输入值。如果 x1.shape != x2.shape，它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出的形状）。

• x2 (array_like) – 输入值。如果 x1.shape != x2.shape，它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出的形状）。

• out (ndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional) – 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

返回:

结果 – 2**x1 + 2**x2 的以 2 为底的对数。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

返回类型:

ndarray