Модуль: tf.contrib.distributions

Классы, представляющие статистические распределения и операции для работы с ними.

Используйте tfp.distributions вместо этого.

Модули

bijectors модуль: Операции бижектора.

Классы

class Autoregressive: Авторегрессивные распределения.

class BatchReshape: Распределение с пакетным переформированием.

class Bernoulli: Распределение Бернулли.

class Beta: Распределение Бета.

class BetaWithSoftplusConcentration: Распределение Бета с мягкой плюс-трансформацией concentration1 и concentration0.

class Binomial: Распределение биномиального.

class Categorical: Категориальное распределение.

class Cauchy: Распределение Коши с положением loc и масштабом scale.

class Chi2: Распределение хи-квадрат.

class Chi2WithAbsDf: Распределение хи-квадрат с параметром преобразования df = floor(abs(df)).

class ConditionalDistribution: Распределение, поддерживающее внутренние параметры (локальные скрытые переменные).

class ConditionalTransformedDistribution: Распределение TransformedDistribution, которое допускает внутреннее кондиционирование.

class Deterministic: Скалярное Deterministic распределение на вещественной прямой.

class Dirichlet: Распределение Дирихле.

class DirichletMultinomial: Составное распределение Дирихле-Мультиномиального.

class Distribution: Базовый класс общего вероятностного распределения.

class ExpRelaxedOneHotCategorical: Распределение ExpRelaxedOneHotCategorical с температурой и логарифмами.

class Exponential: Распределение экспоненциального.

class ExponentialWithSoftplusRate: Экспоненциальное распределение с мягкой плюс-трансформацией на rate.

class Gamma: Распределение гамма.

class GammaWithSoftplusConcentrationRate: Gamma с мягкой плюс-трансформацией concentration и rate.

class Geometric: Распределение геометрическое.

class HalfNormal: Распределение половинной нормали со шкалой scale.

class Independent: Независимое распределение из набора распределений.

class InverseGamma: Распределение обратной гамма.

class InverseGammaWithSoftplusConcentrationRate: InverseGamma с мягкой плюс-трансформацией concentration и rate.

class Kumaraswamy: Распределение Кумарасвами.

class Laplace: Распределение Лапласа с параметрами положения loc и scale.

class LaplaceWithSoftplusScale: Распределение Лапласа с мягкой плюс-трансформацией для scale.

class Logistic: Распределение логистическое с параметрами положения loc и scale.

class Mixture: Распределение смесей.

class MixtureSameFamily: Распределение смеси (одной семьи).

class Multinomial: Мультиномиальное распределение.

class MultivariateNormalDiag: Многомерное нормальное распределение на R^k.

class MultivariateNormalDiagPlusLowRank: Многомерное нормальное распределение на R^k.

class MultivariateNormalDiagWithSoftplusScale: MultivariateNormalDiag с diag_stddev = softplus(diag_stddev).

class MultivariateNormalFullCovariance: Многомерное нормальное распределение на R^k.

class MultivariateNormalTriL: Многомерное нормальное распределение на R^k.

class NegativeBinomial: Распределение отрицательного биномиального.

class Normal: Распределение нормальное с параметрами положения loc и scale.

class NormalWithSoftplusScale: Нормальное распределение с мягкой плюс-трансформацией для scale.

class OneHotCategorical: Распределение OneHotCategorical.

class Poisson: Распределение Пуассона.

class PoissonLogNormalQuadratureCompound: Распределение PoissonLogNormalQuadratureCompound.

class QuantizedDistribution: Распределение, представляющее квантование Y = ceiling(X).

class RegisterKL: Декоратор для регистрации функции реализации расхождения KL.

class RelaxedBernoulli: Распределение RelaxedBernoulli с параметрами температуры и логарифмов.

class RelaxedOneHotCategorical: Распределение RelaxedOneHotCategorical с температурой и логарифмами.

class ReparameterizationType: Экземпляры этого класса представляют, как осуществляется перепараметризация выборки.

class SeedStream: Локальный генератор псевдослучайных чисел для усиления энтропии seed в семена для базовых операций.

class SinhArcsinh: Трансформация SinhArcsinh распределения на (-inf, inf).

class StudentT: Распределение Стьюдента.

class StudentTWithAbsDfSoftplusScale: StudentT с df = floor(abs(df)) и scale = softplus(scale).

class TransformedDistribution: Преобразованное распределение.

class Uniform: Распределение равномерное с параметрами low и high.

class VectorDeterministic: Векторное Deterministic распределение на R^k.

class VectorDiffeomixture: Распределение VectorDiffeomixture.

class VectorExponentialDiag: Векторизация распределения Экспоненциального на R^k.

class VectorLaplaceDiag: Векторизация распределения Лапласа на R^k.

class VectorSinhArcsinhDiag: (Диагональная) трансформация SinhArcsinh распределения на R^k.

class WishartCholesky: Матричное распределение Уишарта на положительно определённые матрицы.

class WishartFull: Матричное распределение Уишарта на положительно определённые матрицы.

Функции

assign_log_moving_mean_exp(...): Вычисление логарифма экспоненциально взвешенного скользящего среднего exp.

assign_moving_mean_variance(...): Вычисление экспоненциально взвешенного скользящего среднего {среднего, дисперсии} потоковой величины.

auto_correlation(...): Автокорреляция по одной оси.

estimator_head_distribution_regression(...): Создание Head для регрессии в рамках общего распределения. (устарело)

fill_triangular(...): Создание (пакета) треугольной матрицы из вектора входных данных.

fill_triangular_inverse(...): Создание вектора из (пакета) треугольной матрицы.

kl_divergence(...): Получение расхождения KL (распределение_a || распределение_b). (устарело)

matrix_diag_transform(...): Преобразование диагонали [пакетной] матрицы, оставляя остальную матрицу неизменной.

moving_mean_variance(...): Вычисление экспоненциально взвешенного скользящего среднего {среднего, дисперсии} потоковой величины.

normal_conjugates_known_scale_posterior(...): Последовательное нормальное распределение с сопряжённым априорным распределением по среднему значению.

normal_conjugates_known_scale_predictive(...): Последовательное предиктивное нормальное распределение с сопряжённым априорным распределением по среднему значению.

percentile(...): Вычисление q-го перцентиля x.

quadrature_scheme_lognormal_gauss_hermite(...): Использование квадратуры Гаусса-Эрмита для формирования квадратуры на положительных действительных числах. (устарело)

quadrature_scheme_lognormal_quantiles(...): Использование квантилей LogNormal для формирования квадратуры на положительных действительных числах. (устарело)

quadrature_scheme_softmaxnormal_gauss_hermite(...): Использование квадратуры Гаусса-Эрмита для формирования квадратуры на K - 1 симплексе. (устарело)

quadrature_scheme_softmaxnormal_quantiles(...): Использование квантилей SoftmaxNormal для формирования квадратуры на K - 1 симплексе. (устарело)

reduce_weighted_logsumexp(...): Вычисляет log(abs(sum(weight * exp(elements across tensor dimensions)))).

softplus_inverse(...): Вычисляет обратную мягкую плюс-функцию, т.е., x = softplus_inverse(softplus(x)).

tridiag(...): Создаёт матрицу со значениями, заданными выше, ниже и на диагонали.

Другие члены

• FULLY_REPARAMETERIZED
• NOT_REPARAMETERIZED