torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanの徹底解説

PyTorch Probability Distributionsにおけるtorch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanの解説

PyTorchは、Pythonで機械学習を行うためのオープンソースライブラリです。Probability Distributionsは、PyTorchが提供する確率分布モジュールで、様々な確率分布を扱いやすくするための機能を提供します。

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli

Bernoulli分布は、2つの値（0と1）を取る離散確率分布です。これは、コイントスのような2つの選択肢を持つ事象をモデル化するために使用されます。

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanは、Bernoulli分布の平均値を表します。これは、分布のパラメータであるprobsによって決定されます。

式

平均値は、以下の式で計算されます。

mean = probs

ここで、

• probs: 成功確率

例

以下のコードは、probs=0.5のBernoulli分布の平均値を計算します。

import torch
from torch.distributions import bernoulli

probs = torch.tensor(0.5)
bernoulli_dist = bernoulli.Bernoulli(probs)
mean = bernoulli_dist.mean()

print(mean)

このコードは、0.5という結果を出力します。

補足

• torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanは、torch.Tensor型の値を返します。
• probsは、0から1までの範囲の値である必要があります。

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.mean のサンプルコード

平均値の計算

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータの設定
probs = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.8])

# Bernoulli分布の生成
bernoulli_dist = bernoulli.Bernoulli(probs)

# 平均値の計算
mean = bernoulli_dist.mean()

# 結果の出力
print(mean)

サンプルの生成と比較

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータの設定
probs = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.8])

# Bernoulli分布の生成
bernoulli_dist = bernoulli.Bernoulli(probs)

# サンプルの生成
samples = bernoulli_dist.sample((10,))

# サンプルと平均値の比較
print(samples)
print(mean)

このコードは、3つの異なる成功確率を持つBernoulli分布からサンプルを生成し、平均値と比較します。

条件付き確率の計算

import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータの設定
probs = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.8])
conditions = torch.tensor([True, False, True])

# Bernoulli分布の生成
bernoulli_dist = bernoulli.Bernoulli(probs)

# 条件付き確率の計算
log_prob = bernoulli_dist.log_prob(conditions)

# 結果の出力
print(log_prob)

このコードは、3つの異なる成功確率を持つBernoulli分布の条件付き確率を計算します。

プロット

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.distributions import bernoulli

# パラメータの設定
probs = torch.linspace(0.01, 0.99, 100)

# Bernoulli分布の生成
bernoulli_dist = bernoulli.Bernoulli(probs)

# 平均値の計算
mean = bernoulli_dist.mean()

# プロット
plt.plot(probs, mean)
plt.xlabel("確率")
plt.ylabel("平均値")
plt.show()

このコードは、成功確率が0.01から0.99までの範囲で変化するBernoulli分布の平均値をプロットします。

• 上記のコードは、PyTorch 1.10.0で動作確認しています。
• より詳細な情報は、PyTorchの公式ドキュメントを参照してください。

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.mean の他の方法

手計算

式は次のとおりです。

mean = probs

ここで、

例：

probs = 0.5
mean = probs

print(mean)

このコードは、0.5という結果を出力します。

NumPyを使用して、torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanを計算することもできます。

例：

import numpy as np

probs = np.array([0.2, 0.5, 0.8])

mean = np.mean(probs)

print(mean)

このコードは、3つの異なる成功確率を持つBernoulli分布の平均値を計算します。

TensorFlowを使用して、torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanを計算することもできます。

例：

import tensorflow as tf

probs = tf.constant([0.2, 0.5, 0.8])

mean = tf.reduce_mean(probs)

print(mean)

このコードは、3つの異なる成功確率を持つBernoulli分布の平均値を計算します。

torch.distributions.bernoulli.Bernoulli.meanは、さまざまな方法で計算できます。

上記の方法から、ご自身の用途に合った方法を選択してください。

• 上記のコードは、PyTorch 1.10.0、NumPy 1.22.4、TensorFlow 2.9.1で動作確認しています。
• より詳細な情報は、PyTorch、NumPy、TensorFlowの公式ドキュメントを参照してください。