tensorflow:: ops:: RandomPoissonV2

Zwraca losowe wartości z rozkładów Poissona opisanych przez szybkość.

Streszczenie

Ta operacja wykorzystuje dwa algorytmy, w zależności od częstotliwości. Jeśli częstotliwość ≥ 10, do pozyskiwania próbek metodą transformacji-odrzucenia używany jest algorytm Hormanna. Zobacz http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0167668793909974 .

W przeciwnym razie algorytm Knutha służy do pozyskiwania próbek poprzez mnożenie jednorodnych zmiennych losowych. Zobacz Donald E. Knuth (1969). Algorytmy półnumeryczne. Sztuka programowania komputerowego, tom 2. Addison Wesley

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• Kształt: jednowymiarowy tensor całkowity. Kształt niezależnych próbek do pobrania z każdego rozkładu opisanego parametrami kształtu podanymi w parametrze rate.
• szybkość: Tensor, w którym każdy skalar jest parametrem „szybkości” opisującym powiązany rozkład Poissona.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• seed: Jeśli albo seed , albo seed2 są ustawione na wartość różną od zera, generator liczb losowych jest zasiewany na podstawie podanego seeda. W przeciwnym razie jest zasiewany na podstawie losowego seeda.
• seed2: Drugie nasiono zapobiegające kolizji nasion.

Zwroty:

• Output : Tensor o kształcie shape shape + shape(rate) . Każdy wycinek [:, ..., :, i0, i1, ...iN] zawiera próbki pobrane dla rate[i0, i1, ...iN] .

Atrybuty publiczne

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
)