pytorch 密度估计
时间: 2023-10-19 19:07:07 浏览: 65
PyTorch提供了许多密度估计的方法,包括基于核的方法、基于GAN的方法等。
其中,基于核的方法常用的有Parzen窗法和KDE(Kernel Density Estimation)。可以使用PyTorch中的torch.distributions模块实现这些方法。
以Parzen窗法为例,可以使用torch.distributions.Normal来表示每个高斯核,然后将所有高斯核组合起来,即可得到密度估计结果。
示例代码如下:
```python
import torch
from torch.distributions.normal import Normal
def parzen_window(x, mu, sigma):
norm = Normal(mu, sigma)
return norm.log_prob(x)
def parzen_density(x, data, sigma):
log_probs = []
for i in range(data.shape[0]):
log_prob = parzen_window(x, data[i], sigma)
log_probs.append(log_prob)
return torch.logsumexp(torch.stack(log_probs), dim=0) - torch.log(torch.tensor(data.shape[0], dtype=torch.float32))
# Example usage
data = torch.randn(1000, 2)
x = torch.tensor([0., 0.])
sigma = 0.1
density = parzen_density(x, data, sigma)
print(density)
```
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