利用神经网络模型近似高斯随机变量的非线性函数torch代码

以下是一个利用神经网络模型近似高斯随机变量的非线性函数的torch代码示例：

require 'nn'

-- 定义神经网络模型
model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(10, 20))
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.Linear(20, 1))

-- 定义高斯随机变量的均值和标准差
mean = 0
stddev = 1

-- 定义输入数据
input = torch.randn(10)

-- 计算输出
output = model:forward(input)

-- 将输出转换为高斯随机变量
gaussian_output = torch.normal(output, stddev) + mean

这个代码示例中，我们首先定义了一个神经网络模型，该模型包含两个线性层和一个tanh激活函数层。然后，我们定义了高斯随机变量的均值和标准差，并生成了一个10维的随机输入向量。接下来，我们使用模型计算输出，并将输出转换为高斯随机变量。最后，我们将高斯随机变量存储在变量gaussian_output中。