flux tensoriel : : opérations : : RandomPoissonV2

Génère des valeurs aléatoires à partir de la ou des distributions de Poisson décrites par taux.

Résumé

Cette opération utilise deux algorithmes, en fonction du taux. Si taux >= 10, alors l'algorithme de 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 seminumériques. L'art de la programmation informatique, volume 2. Addison Wesley

Arguments :

• scope : un objet Scope
• forme : tenseur entier 1D. Forme des 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 sont définis comme étant différents de zéro, le générateur de nombres aléatoires est amorcé par la graine donnée. Sinon, il est ensemencé par une graine aléatoire.
• seed2 : Une deuxième graine pour éviter la collision des graines.

Retours :

• Output : Un tenseur avec shape shape + shape(rate) . Chaque tranche [:, ..., :, i0, i1, ...iN] contient les échantillons tirés pour 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
)