convolución_por_lotes#

pymc_marketing.mmm.transformers.batched_convolution(x, w, *, dim, kernel_dim, mode=ConvMode.After)[fuente]#

Aplique una convolución 1D de manera vectorizada a través de múltiples dimensiones de lote.

(Source code)

Parámetros:
xtensor_like

El arreglo a convolucionar.

wtensor_like

The weight of the convolution.

dim: str

The dimension of the x input along which to perform the convolution.

kernel_dim: str

The dimension of the w input along with to perform the convolution

modo : ConvMode, opcionalConvMode, opcional

El modo de convolución determina cómo se aplica la convolución en los límites de la señal de entrada, denotada como «x.» El modo predeterminado es ConvMode.After.

  • ConvMode.After: Aplica la convolución con el efecto «Adstock», resultando en un efecto de decaimiento en el tiempo.

  • ConvMode.Before: Aplica la convolución con el efecto «Excitement», creando un efecto de liderazgo similar al factor sorpresa.

  • ConvMode.Overlap: Aplica la convolución con efectos de «Pull-Forward» y «Pull-Backward», donde el efecto se superpone con los elementos precedentes y sucesivos.

Devoluciones:
yXTensorVariable

The result of convolving x with w along the desired dims. The shape of the result will match the shape of x up to broadcasting with w. The convolved axis will show the results of left padding zeros to x while applying the convolutions. x_dim will be present in the returned output.