Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15 tf.contrib.distributions.bijectors.PowerTransform Вычислить Y = g(X) = (1 + X * c)**(1 / c), X >= -1 / c.
Наследуется от: Bijector
tf.contrib.distributions.bijectors.PowerTransform(
power=0.0, validate_args=False, name='power_transform'
)
Преобразование степени отображает входные данные из [0, inf] в [-1/c, inf]; это эквивалентно inverse этого биджектора.
Этот биджектор эквивалентен биджектору Exp при c=0.
Аргументы power Скаляр float Python, указывающий степень преобразования, т.е. Y = g(X) = (1 + X * c)**(1 / c), где c является power.
validate_args Python bool, указывающий, следует ли проверять аргументы на правильность.
name Имя str Python, присваиваемое операциям, управляемым этим объектом.
Исключения ValueError если power < 0 или не известен статически.
Атрибуты dtype Тип данных Tensor преобразуемых этим распределением.
forward_min_event_ndims Возвращает минимальное количество измерений, на которых работает bijector.forward.
graph_parents Возвращает graph_parents этого Bijector в виде списка Python.
inverse_min_event_ndims Возвращает минимальное количество измерений, на которых работает bijector.inverse.
is_constant_jacobian Возвращает True, если матрица Якоби не является функцией от x.
Примечание: Матрица Якоби либо постоянна для прямого и обратного преобразования, либо ни для того, ни для другого.
name Возвращает строковое имя этого Bijector.
power c в: Y = g(X) = (1 + X * c)**(1 / c).
validate_args Возвращает True, если аргументы Tensor будут проверены.
Методы forwardПросмотреть исходный код
forward(
x, name='forward'
)
Возвращает результат вычисления прямого преобразования, т.е. X = g(Y).
Аргументы x Tensor. Вход для вычисления «прямого» преобразования.
name Имя, присваиваемое этому оператору.
Возвращаемые значения Tensor.
Исключения TypeError если self.dtype указан, а x.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _forward не реализован.
forward_event_shapeПросмотреть исходный код
forward_event_shape(
input_shape
)
Форма единственного образца из единственной группы как TensorShape.
То же самое, что и forward_event_shape_tensor. Может быть частично определена.
Аргументы input_shape TensorShape указывающее форму события, переданную в функцию forward.
Возвращаемые значения forward_event_shape_tensor TensorShape указывающее форму события после применения forward. Возможно, неизвестно.
forward_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
forward_event_shape_tensor(
input_shape, name='forward_event_shape_tensor'
)
Форма единственного образца из единственной группы как int32 одномерный Tensor.
Аргументы input_shape Tensor, int32 вектор, указывающий форму события, переданный в функцию forward.
name имя для оператора
Возвращаемые значения forward_event_shape_tensor Tensor, int32 вектор, указывающий форму события после применения forward.
forward_log_det_jacobianПросмотреть исходный код
forward_log_det_jacobian(
x, event_ndims, name='forward_log_det_jacobian'
)
Возвращает как forward_log_det_jacobian.
Аргументы x Tensor. Вход для вычисления определителя обратной матрицы Якоби.
event_ndims Число измерений в преобразуемых вероятностных событиях. Должно быть больше или равно self.forward_min_event_ndims. Результат суммируется по последним измерениям для получения скалярного определителя Якоби для каждого события, т.е. имеет форму x.shape.ndims - event_ndims измерений.
name Имя, присваиваемое этому оператору.
Возвращаемые значения Tensor, если этот биджектор инъективный. Если не инъективный, это не реализовано.
Исключения TypeError если self.dtype указан, а y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если ни _forward_log_det_jacobian ни {_inverse, _inverse_log_det_jacobian} не реализованы, или это неинъективный биджектор.
inverseПросмотреть исходный код
inverse(
y, name='inverse'
)
Возвращает результат вычисления обратного преобразования, т.е. X = g^{-1}(Y).
Аргументы y Tensor. Вход для вычисления «обратного» преобразования.
name Имя, присваиваемое этому оператору.
Возвращаемые значения Tensor, если этот биджектор инъективный. Если не инъективный, возвращает k-кортеж, содержащий уникальные k точки (x1, ..., xk), такие что g(xi) = y.
Исключения TypeError если self.dtype указан, а y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse не реализован.
inverse_event_shapeПросмотреть исходный код
inverse_event_shape(
output_shape
)
Форма единственного образца из единственной группы как TensorShape.
То же самое, что и inverse_event_shape_tensor. Может быть частично определена.
Аргументы output_shape TensorShape указывающее форму события, переданную в функцию inverse.
Возвращаемые значения inverse_event_shape_tensor TensorShape указывающее форму события после применения inverse. Возможно, неизвестно.
inverse_event_shape_tensorПросмотреть исходный код
inverse_event_shape_tensor(
output_shape, name='inverse_event_shape_tensor'
)
Форма единственного образца из единственной группы как int32 одномерный Tensor.
Аргументы output_shape Tensor, int32 вектор, указывающий форму события, переданный в функцию inverse.
name имя для оператора
Возвращаемые значения inverse_event_shape_tensor Tensor, int32 вектор, указывающий форму события после применения inverse.
inverse_log_det_jacobianПросмотреть исходный код
inverse_log_det_jacobian(
y, event_ndims, name='inverse_log_det_jacobian'
)
Возвращает (лог o det o якобиан o обратное)(y).
Математически, возвращает: log(det(dX/dY))(Y). (Напомним, что: X=g^{-1}(Y).)
Обратите внимание, что forward_log_det_jacobian является отрицанием этой функции, вычисленной в g^{-1}(y).
Аргументы y Tensor. Вход для вычисления определителя обратного якобиана.
event_ndims Число измерений в вероятностных событиях, преобразуемых. Должно быть больше или равно self.inverse_min_event_ndims. Результат суммируется по последним измерениям, чтобы получить скалярный определитель якобиана для каждого события, т.е. он имеет размерность y.shape.ndims - event_ndims измерений.
name Имя, которое нужно дать этому оператору.
Возвращаемое значение Tensor, если этот биджектор является инъективным. Если он не инъективен, возвращается кортеж логарифмов определителей локальных якобианов, log(det(Dg_i^{-1}(y))), где g_i — ограничение g на ith разбиение Di.
Исключения TypeError если self.dtype указано, и y.dtype не self.dtype.
NotImplementedError если _inverse_log_det_jacobian не реализовано.
