本文簡要介紹python語言中 torch.distributions.lowrank_multivariate_normal.LowRankMultivariateNormal
的用法。
用法:
class torch.distributions.lowrank_multivariate_normal.LowRankMultivariateNormal(loc, cov_factor, cov_diag, validate_args=None)
基礎:
torch.distributions.distribution.Distribution
創建一個多元正態分布,其協方差矩陣具有由
cov_factor
和cov_diag
參數化的低秩形式:covariance_matrix = cov_factor @ cov_factor.T + cov_diag
示例
>>> m = LowRankMultivariateNormal(torch.zeros(2), torch.tensor([[1.], [0.]]), torch.ones(2)) >>> m.sample() # normally distributed with mean=`[0,0]`, cov_factor=`[[1],[0]]`, cov_diag=`[1,1]` tensor([-0.2102, -0.5429])
注意
由於 Woodbury matrix identity 和 matrix determinant lemma ,在
cov_factor.shape[1] << cov_factor.shape[0]
時避免了協方差矩陣的行列式和逆矩陣的計算。由於這些公式,我們隻需要計算小尺寸“capacitance” 矩陣的行列式和逆矩陣:capacitance = I + cov_factor.T @ inv(cov_diag) @ cov_factor
參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.distributions.lowrank_multivariate_normal.LowRankMultivariateNormal。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。