def normal_div(self):
regul = tf.mul(self.prec_ph, tf.reduce_sum(tf.square(self.mean), 0) + tf.reduce_sum(self.var, 0))
return (tf.reduce_sum(regul) / 2.0
#- self.shape[0] / 2.0 * tf.reduce_sum(tf.digamma(self.prec_a) - tf.log(self.prec_b))
- tf.reduce_sum(self.logvar) / 2.0
)
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