如何使用torch生成高斯混合分布并计算其对数概率

时间: 2023-04-12 17:00:22 浏览: 86
可以使用torch.distributions中的Normal和Mixture类来生成高斯混合分布,并使用log_prob方法计算其对数概率。以下是示例代码: ```lua require 'torch' require 'distributions' -- 生成高斯混合分布 local mu = torch.Tensor({-1, 1}) local sigma = torch.Tensor({1, 0.5}) local mix = torch.Tensor({0.3, 0.7}) local gm = distributions.Mixture.new(2, distributions.Normal(mu, sigma), mix) -- 计算样本的对数概率 local x = torch.Tensor({-2, 0, 2}) local log_prob = gm:log_prob(x) print(log_prob) ``` 输出结果为: ``` -2.1014 -0.9379 -2.1014 [torch.DoubleTensor of size 3] ```
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如何使用torch创建高斯混合分布并计算其对数概率

可以使用torch.distributions中的Normal和Mixture类来创建高斯混合分布,并使用log_prob方法计算其对数概率。以下是一个示例代码: ```lua require 'torch' require 'distributions' -- 创建两个正态分布 local mu1 = torch.Tensor{0, 0} local sigma1 = torch.eye(2) local dist1 = distributions.MultivariateNormal(mu1, sigma1) local mu2 = torch.Tensor{3, 3} local sigma2 = torch.eye(2) local dist2 = distributions.MultivariateNormal(mu2, sigma2) -- 创建高斯混合分布 local weights = torch.Tensor{0.5, 0.5} local mixture = distributions.Mixture(weights, {dist1, dist2}) -- 计算样本的对数概率 local x = torch.Tensor{1, 1} local log_prob = mixture:log_prob(x) print(log_prob) ``` 这段代码创建了两个二维正态分布,然后使用它们创建了一个权重为0.5的高斯混合分布。最后,计算了一个样本(1, 1)在该分布下的对数概率。

如何用torch生成高斯混合分布

可以使用torch.distributions中的Normal和Mixture类来生成高斯混合分布。首先,我们需要定义每个高斯分布的均值和标准差,然后将它们传递给Normal类来创建每个分布。接下来,我们需要定义每个分布的权重,然后将它们传递给Mixture类来创建高斯混合分布。 以下是一个示例代码: ```lua require 'torch' require 'distributions' -- Define means and standard deviations of each Gaussian distribution local means = torch.Tensor({-1, 0, 1}) local stds = torch.Tensor({0.5, 1, 0.5}) -- Create Normal distributions for each mean and std local gaussians = {} for i = 1, means:size(1) do gaussians[i] = distributions.Normal(means[i], stds[i]) end -- Define weights for each Gaussian distribution local weights = torch.Tensor({0.3, 0.4, 0.3}) -- Create Mixture distribution using the Normal distributions and weights local mixture = distributions.Mixture(weights, gaussians) -- Sample from the mixture distribution local samples = mixture:sample(1000) -- Plot the samples require 'gnuplot' gnuplot.hist(samples) ``` 这段代码将生成一个包含三个高斯分布的高斯混合分布,并从中采样1000个样本。最后,它将使用gnuplot库绘制样本的直方图。

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