tensorflow :: opérations :: RandomPoissonV2

Produit des valeurs aléatoires à partir de la ou des distribution (s) de Poisson décrites par taux.

Résumé

Cette opération utilise deux algorithmes, en fonction du taux. Si rate> = 10, alors l'algorithme d'Hormann est utilisé pour acquérir des échantillons par transformation-rejet. Voir http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

Sinon, l'algorithme de Knuth est utilisé pour acquérir des échantillons en multipliant des variables aléatoires uniformes. Voir Donald E. Knuth (1969). Algorithmes Séminumériques. L'art de la programmation informatique, volume 2. Addison Wesley

Arguments:

• scope: un objet Scope
• forme: tenseur entier 1-D. Forme d'échantillons indépendants à tirer de chaque distribution décrite par les paramètres de forme donnés en taux.
• rate: Un tenseur dans lequel chaque scalaire est un paramètre "rate" décrivant la distribution de poisson associée.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• seed: Si seed ou seed2 est défini pour être différent de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est semé par une graine aléatoire.
• seed2: Une deuxième graine pour éviter la collision de graines.

Retour:

• Output : un tenseur avec forme shape + shape(rate) . Chaque tranche [:, ..., :, i0, i1, ...iN] contient les échantillons prélevés pour le rate[i0, i1, ...iN] .

Attributs publics

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
)