Python mxnet.symbol.op.random_pdf_dirichlet用法及代碼示例

用法:
mxnet.symbol.op.random_pdf_dirichlet(sample=None, alpha=None, is_log=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

參數：

sample：(Symbol) - 來自分布的樣本。
alpha：(Symbol) - 分布的濃度參數。
is_log：(boolean, optional, default=0) - 如果設置，則計算 log-probability 的密度而不是概率。
name：(string, optional.) - 結果符號的名稱。

結果符號。

返回類型：

Symbol

使用參數 alpha 計算狄利克雷分布的 sample 的 PDF 值。

alpha 的形狀必須與 sample 的最左側子形狀匹配。也就是說，sample 可以具有與 alpha 相同的形狀，在這種情況下，輸出包含每個分布的一個密度，或者 sample 可以是具有該形狀的張量的張量，在這種情況下，輸出是密度使得輸出中索引 i 處的密度由 sample 中索引 i 處的樣本給出，該樣本由索引 i 處的 alpha 的值參數化。

例子：

random_pdf_dirichlet(sample=[[1,2],[2,3],[3,4]], alpha=[2.5, 2.5]) =
    [38.413498, 199.60245, 564.56085]

sample = [[[1, 2, 3], [10, 20, 30], [100, 200, 300]],
          [[0.1, 0.2, 0.3], [0.01, 0.02, 0.03], [0.001, 0.002, 0.003]]]

random_pdf_dirichlet(sample=sample, alpha=[0.1, 0.4, 0.9]) =
    [[2.3257459e-02, 5.8420084e-04, 1.4674458e-05],
     [9.2589635e-01, 3.6860607e+01, 1.4674468e+03]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.symbol.op.random_pdf_dirichlet。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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