Вопрос или проблема
Просто хотел узнать, распределены ли значения, которые мы получаем, передавая, например, random.normal(shape=(3,2)) в Tensorflow и др., нормально, или же они случайно выбраны из набора значений, которые нормально распределены? Если это второе, то они могут непреднамеренно принадлежать равномерному или любому другому распределению с другими параметрами.
Функция TensorFlow random.normal “выводит случайные значения из нормального распределения”.
Значения из других распределений выбираются с помощью их соответствующих функций: tf.random.uniform, tf.random.gamma, tf.random.poisson.
.
Ответ или решение
Теория: Вероятностные распределения — это фундаментальная концепция в теории вероятностей и статистике, представляющая собой математические функции, описывающие вероятность возникновения различных возможных результатов в ходе случайного эксперимента. Одним из наиболее распространенных распределений является нормальное распределение, также известное как распределение Гаусса. Это распределение характеризуется своим колоколообразным графиком и двумя параметрами: средним значением (μ) и стандартным отклонением (σ), которые определяют расположение и ширину графика соответственно.
Пример: В программном пакете TensorFlow, функция tf.random.normal генерирует случайные значения из нормального распределения. Эта функция позволяет задавать форму (shape) массива генерируемых чисел, среднее значение, стандартное отклонение и другие параметры, определяя таким образом параметры нормального распределения, из которого генерируются данные. Например, вызов tf.random.normal(shape=(3,2)) создаст массив размером 3×2, элементы которого являются случайными числами, распределёнными по нормальному закону с параметрами по умолчанию (среднее = 0, стандартное отклонение = 1).
Применение: В зависимости от задачи, может потребоваться генерация данных с конкретным распределением. Если вы используете TensorFlow для моделирования, оптимизации или других вычислительных задач, понимание того, как генерируются случайные данные, помогает в их корректной интерпретации и использовании. Например, для задач, связанных с машинным обучением, понимание точной природы данных помогает в улучшении обучения моделей. Если требуется использовать другое распределение, такие как равномерное или пуассоновское, TensorFlow предоставляет соответствующие функции (типа tf.random.uniform или tf.random.poisson), что позволяет точно контролировать характеристики и происхождение данных, которые вы генерируете.
Подводя итог, вызов tf.random.normal в TensorFlow действительно возвращает значения, распределенные по нормальному закону, а не просто случайно выбранные из набора уже нормализованных значений. Таким образом, это является важным аспектом для уверенности в том, что ваши данные имеют правильные статистические свойства для ваших аналитических нужд.