tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2

Genera valores aleatorios de la(s) distribución(es) de Poisson descrita(s) por la tasa.

Resumen

Esta operación utiliza dos algoritmos, dependiendo de la tasa. Si la tasa es mayor o igual a 10, se utiliza el algoritmo de Hormann para adquirir muestras mediante el rechazo por transformación. Véase http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

En otros casos, el algoritmo de Knuth se utiliza para obtener muestras mediante la multiplicación de variables aleatorias uniformes. Véase Donald E. Knuth (1969). Algoritmos seminuméricos. El arte de la programación informática, volumen 2. Addison Wesley.

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• forma: tensor entero 1-D. Forma de las muestras independientes que se extraerán de cada distribución descrita por los parámetros de forma dados en tasa.
• tasa: Un tensor en el que cada escalar es un parámetro de "tasa" que describe la distribución de Poisson asociada.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• Semilla: Si tanto seed como seed2 tienen un valor distinto de cero, el generador de números aleatorios se inicializa con la semilla proporcionada. De lo contrario, se inicializa con una semilla aleatoria.
• seed2: Una segunda semilla para evitar colisiones de semillas.

Devoluciones:

• Output : Un tensor con forma shape + shape(rate) . Cada segmento [:, ..., :, i0, i1, ...iN] contiene las muestras extraídas para rate[i0, i1, ...iN] .

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output

 RandomPoissonV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input rate
)

 RandomPoissonV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input shape,
  ::tensorflow::Input rate,
  const RandomPoissonV2::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Dtype(
  DataType x
)

Attrs Seed(
  int64 x
)

Attrs Seed2(
  int64 x
)