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。
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