الفئة النهائية العامة RandomGamma
يُخرج قيمًا عشوائية من توزيع (توزيعات) جاما الموصوفة بواسطة ألفا.
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
فئات متداخلة
| فصل | RandomGamma.Options | السمات الاختيارية لـ RandomGamma | |
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <U> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <U يمتد TNumber > RandomGamma <U> | |
| الإخراج <U> | انتاج () موتر ذو شكل `الشكل + الشكل (ألفا)`. |
| RandomGamma.Options ثابت | بذرة (بذور طويلة) |
| RandomGamma.Options ثابت | بذرة 2 (بذرة طويلة 2) |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
القيمة الثابتة: "RandomGamma"
الأساليب العامة
الإخراج العام <U> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء RandomGamma <U> ثابت عام ( نطاق النطاق ، المعامل <؟ يمتد شكل TNumber >، المعامل <U> ألفا، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RandomGamma جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| شكل | 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 عدد قياسي بمثابة معلمة "شكل" تصف توزيع جاما المرتبط. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ RandomGamma
الإخراج العام <U> الإخراج ()
موتر ذو شكل `الشكل + الشكل (ألفا)`. تحتوي كل شريحة `[:, ..., :, i0, i1, ...iN]` على العينات المرسومة لـ `alpha[i0, i1, ...iN]`. يتطابق dtype الخاص بالمخرجات مع dtype الخاص بـ alpha.
بذرة RandomGamma.Options العامة الثابتة (بذرة طويلة)
حدود
| بذرة | إذا تم تعيين `البذرة` أو `البذرة2` على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف منشئ الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المحددة. خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية. |
|---|