truncated_normal函数 truncated_normal函数,即截断正态分布函数,是一种常用的概率密度函数。它可以用来描述一组数据中的随机变量的分布情况。在统计学和概率论中,正态分布是一种非常重要的概率分布,而截断正态分布则是对正态分布进行了限制,使其在一定范围内取值。 我们需要了解正态分布。正态分布是一种连续型概率...
truncated_normal函数的实现原理是基于正态分布的概率密度函数,通过截断操作将生成的随机数限制在指定的范围内。具体而言,它会首先生成符合标准正态分布的随机数,然后根据指定的均值和标准差进行线性变换,最后通过截断操作将随机数限制在指定的范围内。 在使用truncated_normal函数时,需要指定生成随机数的均值、标准差和取...
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)函数是生成shape形状大小的张量,常用于初始化神经网络中的w参数。 这个函数可以产生一个截断的正态分布张量,生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,产生的值如果与均值的差值大于两倍的标准差则丢弃重新选择。
tf.truncated_normal函数在深度学习领域用于生成形状特定的张量，特别适用于初始化神经网络中的权重参数。该函数基于截断的正态分布生成随机数，这些数的值围绕指定的平均值(mean)分布，并且标准偏差(stddev)控制其分散程度。关键特性是，生成的值若与平均值的差值超过两倍的标准差，则被丢弃重新生成，确保所...
tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量、序列和随机值>随机张量 从截断的正态分布中输出随机值. ...
seed: 一个Python整数. 被用来为正态分布创建一个随机种子. 详情可见set_random_seed for behavior. name: 操作的名字 (可选参数). Returns: A tensor of the specified shape filled with random truncated normal values. 一个指定形状并用正态分布片段的随机值填充的张量 感谢梓晓宇...
tf.truncated_normal 截断的正态分布函数。生成的值遵循一个正态分布,但不会大于平均值2个标准差。 . [python]view plain copy truncated_normal( shape,#一个一维整数张量或Python数组。代表张量的形状。 mean=0.0,#数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的均值。
下列函数中,_用于创建元素取值符合截断正态分布的张量。A.tf.normal.truncated_normal()B.tf.random.normal()C.tf.ra
函数tf.random_normal和tf.truncated_normal的主要区别是( ) A. 是否产生符合正太分布的变量 B. 是否可以指定随机种子 C. 是否可以产生截断 D. 以上都符合 题目标签:函数如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
下列函数中,___用于创建元素取值符合截断正态分布的张量。 A、tf.random.normal() B、tf.normal.truncated_normal() C、tf.random.uniform() D、tf.random.set_seed() 点击查看答案