m = Bernoulli(probs) # 伯努利分布 action = m.sample()
时间: 2024-04-02 20:35:10 浏览: 23
这段代码使用了PyTorch中的分布类Bernoulli来构建一个伯努利分布,其中probs是分布的参数,表示向左行动的概率。在强化学习中,伯努利分布通常被用来描述一个动作的二元结果,如向左或向右移动。在这里,伯努利分布的参数probs即为向左行动的概率。接着,使用m.sample()方法从伯努利分布中采样一个动作action,该方法会返回一个与probs相同维度的Tensor,其中的每个元素为0或1,表示每个动作的执行结果。这个动作被用于智能体在游戏中的行动决策,通过采样伯努利分布得到的动作,智能体有一定概率向左行动。
相关问题
构造样本大小n = 10,1000,theta=0.7的服从伯努利分布的样本
好的,这是一个统计学上的问题。根据题意,我们需要构造服从伯努利分布的样本,其中 theta 值为 0.7。伯努利分布是一个二项分布的特殊情况,它表示的是在一次试验中成功的概率。对于每个样本点,它只有两种可能的取值:0 或 1,其中 1 表示成功,0 表示失败。样本的大小为 n,我们需要生成 n 个服从伯努利分布的随机变量。生成随机变量的方法可以使用 Python 中的 numpy 库来实现,代码如下:
import numpy as np
def generate_bernoulli_sample(n, theta):
return np.random.binomial(1, theta, n)
其中,np.random.binomial(1, theta, n) 表示生成一个大小为 n 的二项分布随机变量,其中成功的概率为 theta。将这个函数应用到题目中的参数,我们可以得到一个样本大小分别为 10 和 1000 的服从伯努利分布的样本,代码如下:
n1 = 10
n2 = 1000
theta = 0.7
sample1 = generate_bernoulli_sample(n1, theta)
sample2 = generate_bernoulli_sample(n2, theta)
这样,我们就得到了两个样本。其中,sample1 和 sample2 分别表示样本大小为 10 和 1000 的服从伯努利分布的样本。希望这个回答可以帮到您!
attn = attn + torch.bernoulli(m_r) * -1e12
这段代码是对注意力矩阵进行随机遮盖的操作,其中torch.bernoulli(m_r)生成的随机矩阵用于控制哪些位置被遮盖,-1e12表示遮盖后的注意力值非常小,相当于被完全忽略,从而达到遮盖的效果。具体来说,Bernoulli分布是一种二项分布,它生成的随机数只有两个取值0或1,其中0的概率为1-p,1的概率为p,而这里的m_r就是控制1和0的概率的参数。当随机矩阵中某个位置为1时,对应的注意力矩阵中的值会被置为-1e12,从而实现遮盖的效果。
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