tensorflow::ops::RandomPoissonV2

ส่งคืนค่าสุ่มจาก1การแจกแจงปัวซง (Poisson distribution) ที่อธิบายโดยอัตรา

สรุป

การดำเนินการนี้ใช้อัลกอริทึมสองแบบ ขึ้นอยู่กับอัตรา หากอัตรา >= 10 จะใช้อัลกอริทึมของ Hormann ในการรับตัวอย่างผ่านการปฏิเสธการแปลง ดูเพิ่มเติมได้ ที่ http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974

ในทางกลับกัน อัลกอริทึมของ Knuth ถูกนำมาใช้เพื่อหาตัวอย่างโดยการคูณตัวแปรสุ่มแบบเอกรูป ดู Donald E. Knuth (1969). Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming, Volume 2. Addison Wesley

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• รูปร่าง: เทนเซอร์จำนวนเต็ม 1 มิติ รูปร่างของตัวอย่างอิสระที่จะสุ่มจากแต่ละการแจกแจงที่อธิบายโดยพารามิเตอร์รูปร่างที่กำหนดในอัตรา
• อัตรา: เทนเซอร์ที่แต่ละค่าสเกลาร์เป็นพารามิเตอร์ "อัตรา" ซึ่งอธิบายการแจกแจงปัวซงที่เกี่ยวข้อง

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• seed: หาก seed หรือ seed2 ตัวใดตัวหนึ่งถูกตั้งค่าเป็นค่าที่ไม่ใช่ศูนย์ ตัวสร้างเลขสุ่มจะเริ่มต้นด้วยค่า seed ที่กำหนดให้ มิฉะนั้น จะเริ่มต้นด้วยค่า seed แบบสุ่ม
• seed2: เมล็ดพันธุ์ที่สองเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของเมล็ดพันธุ์

การส่งคืนสินค้า:

• Output : เทนเซอร์ที่มีรูปร่าง shape + shape(rate) แต่ละส่วน [:, ..., :, i0, i1, ...iN] ประกอบด้วยตัวอย่างที่ดึงมาสำหรับ rate[i0, i1, ...iN]

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)