تدفق التوتر:: العمليات:: عشوائية جاما
#include <random_ops.h>
يُخرج قيمًا عشوائية من توزيع (توزيعات) جاما الموصوفة بواسطة ألفا.
ملخص
تستخدم هذه العملية الخوارزمية التي قام بها Marsaglia et al. للحصول على عينات عن طريق رفض التحويل من أزواج من المتغيرات العشوائية المنتظمة والعادية. راجع http://dl.acm.org/citation.cfm?id=358414
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- الشكل: موتر عدد صحيح 1-D. شكل عينات مستقلة يمكن استخلاصها من كل توزيع موصوف بواسطة معلمات الشكل الواردة في ألفا.
- ألفا: موتر يكون فيه كل مقياس عبارة عن معلمة "شكل" تصف توزيع غاما المرتبط.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- البذرة: إذا تم تعيين
seed
أوseed2
على قيمة غير صفرية، فسيتم بذرة مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية. - بذرة 2: بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.
العوائد:
-
Output
: موتر ذو شكلshape + shape(alpha)
. تحتوي كل شريحة[:, ..., :, i0, i1, ...iN]
على العينات المسحوبة لـalpha[i0, i1, ...iN]
. يتطابق dtype الخاص بالمخرجات مع dtype الخاص بـ alpha.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
RandomGamma (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input alpha) | |
RandomGamma (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input shape, :: tensorflow::Input alpha, const RandomGamma::Attrs & attrs) |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: RandomGamma:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ RandomGamma . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
عشوائية جاما
RandomGamma( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input shape, ::tensorflow::Input alpha )
عشوائية جاما
RandomGamma( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input shape, ::tensorflow::Input alpha, const RandomGamma::Attrs & attrs )