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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>PyTorch教程22.6之隨機變量

PyTorch教程22.6之隨機變量

2023-06-06 | pdf | 3.79 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

第 2.6 節(jié)中,我們了解了如何使用離散隨機變量的基礎知識,在我們的例子中,離散隨機變量指的是那些采用有限可能值集或整數(shù)的隨機變量。在本節(jié)中,我們發(fā)展了連續(xù)隨機變量的理論,連續(xù)隨機變量是可以取任何實數(shù)值的隨機變量。

22.6.1。連續(xù)隨機變量

連續(xù)隨機變量是一個比離散隨機變量更微妙的話題一個合理的類比是,技術跳躍類似于添加數(shù)字列表和集成函數(shù)之間的跳躍。因此,我們需要花一些時間來發(fā)展這個理論。

22.6.1.1。從離散到連續(xù)

要了解在處理連續(xù)隨機變量時遇到的其他技術挑戰(zhàn),讓我們進行一個思維實驗。假設我們正在向飛鏢盤扔飛鏢,我們想知道它準確命中的概率2cm 從董事會的中心。

首先,我們想象測量一個精度的個位數(shù),也就是說用 bins for0cm,1cm, 2cm, 等等。我們?nèi)诱f100在飛鏢板上飛鏢,如果20他們落入垃圾箱 2cm我們的結論是20%我們投擲的飛鏢擊中了棋盤2cm遠離中心。

然而,當我們仔細觀察時,這與我們的問題不符!我們想要完全相等,而這些箱子容納了介于 say 之間的所有東西 1.5cm2.5cm.

沒有氣餒,我們繼續(xù)更進一步。我們測量得更精確,比如說 1.9cm,2.0cm,2.1cm,現(xiàn)在看到也許3100飛鏢擊中棋盤2.0cm桶。因此我們得出結論概率是 3%.

但是,這并不能解決任何問題!我們剛剛將問題進一步降低了一位數(shù)。讓我們抽象一點。想象一下,我們知道第一個k數(shù)字匹配 2.00000…我們想知道它匹配第一個的概率k+1數(shù)字。可以相當合理地假設 k+1th數(shù)字本質上是從集合中隨機選擇的{0,1,2,…,9}. 至少,我們無法想象一個物理上有意義的過程會迫使遠離中心的微米數(shù)更喜歡以一個結束7對一個 3.

這意味著本質上,我們要求的精度每增加一位,匹配概率就會降低一個因子 10. 或者換句話說,我們期望

(22.6.1)P(distance is2.00…,tokdigits)≈p?10?k.

價值p本質上編碼了前幾位數(shù)字發(fā)生的事情,以及10?k處理其余部分。

請注意,如果我們知道位置準確到k=4小數(shù)點后的數(shù)字,這意味著我們知道該值落在區(qū)間內(nèi) [1.99995,2.00005]這是一個長度區(qū)間 2.00005?1.99995=10?4. 因此,如果我們稱這個區(qū)間的長度?, 我們可以說

(22.6.2)P(distance is in an?-sized interval around2)≈??p.

讓我們更進一步。我們一直在思考的重點2整個時間,但從不考慮其他點。根本上沒有什么不同,但情況是價值p可能會有所不同。我們至少希望飛鏢投擲者更有可能擊中中心附近的一個點,比如 2cm而不是20cm. 因此,價值 p不是固定的,而是應該取決于點x. 這告訴我們,我們應該期望

(22.6.3)

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