変換
以下の変換インスタンスは、ランダム変数コンストラクタで使用する変換変数です。
| 変換インスタンス |
| pymc.distributions.transforms.circular |
| pymc.distributions.transsforms.log |
| pymc.distributions.transforms.log_exp_m1 |
| pymc.distributions.transforms.logodds |
| pymc.distributions.transsforms.simplex |
| pymc.distributions.transforms.sum_to_1 |
| 特別な変換クラス | |
| pymc.distributions.transforms.CholeskyCovPacked | LKJCholeskyCov分布の要素を対数尺度に変換する |
| pymc.distributions.transforms.interval | |
| pymc.distributions.transforms.LogExpM1 | |
| pymc.distributions.transforms.Ordered | |
| pymc.distributions.transforms.SumTo1 | K-1次元の単方向の空間を[0,1]の値のK-1ベクトルに変換する |
| pymc.distributions.transforms.ZeroSumTransform | どのようなランダムサンプル値も合計値を０にするよう制限する |
| pymc.distributions.transforms.Chain | |
| 変換構成クラス |
| pymc.distributions.transforms.Chain |
pymc.distributions.transforms.circular
| 変数 | | |
| fn | 浮動小数点 | pythonランダムシミュレータ関数 |
| unnamed_params | tensor_variableのlist | シミュレータのランダム関数で使用されるパラメータ、各パラメータは関数fn,の後につづけてコンストラクタにわたされる。 |
| params | tensor_variableのlist | Unnamed_paramsのキーワード形式 |
| distance | pyTensor Op | 距離関数(gaussian,laplace,kullback_leibler) |
| sum_stat | pyTensor Op | 統計関数 identity,sort,mean,median |
| epsilon | 浮動小数点のTensor_like | 距離関数のスケーリングパラメータ |
| ndim_supp | | SimulaterRVの次元数 （０ for scaler, 1 for vector |
| ndims_params | | RVの各パラメータの最小次元数 |
| class_name | | ランダム変数クラスのサフィックス名 |
pymc.distributions.transforms.log
pymc.distributions.transforms.log_exp_m1
pymc.distributions.transforms.logodds
pymc.distributions.transforms.simplex
pymc.distributions.transforms.sum_to_1
pymc.distributions.transforms.CholeskyCovPacked
LKJCholeskyCov分布の要素を対数尺度に変換する
class pymc.distributions.transforms.CholeskyCovPacked(n)
| メソッド | |
| CholeskyCovPacked.__init__ | |
| CholeskyCovPacked.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| CholeskyCovPacked.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| CholeskyCovPacked.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.Interval
インターバル変換のラッパー
class pymc.distributions.transforms.Interval(lower=None, upper=None, *, bounds_fn=None)
| 変数 | | |
| lower | int | インターバル変換の下位面。定数 |
| upper | int または浮動小数点 | インターバル変換の上位面。定数 |
| bounds_fn | | lower 、upperの代替 |
| | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
(使用例)
with pm.Model():
interval = pm.distributions.transforms.Interval(lower=-1, upper=1)
x = pm.Normal("x", transform=interval)
def get_bounds(rng, size, dtype, mu, sigma):
return 0, None
with pm.Model():
interval = pm.distributions.transforms.Interval(bounds_fn=get_bounds)
x = pm.Normal("x", transform=interval)
| メソッド | |
| Interval.__init__ | |
| Interval.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| Interval.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| Interval.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.LogExpM1
class pymc.distributions.transforms.LogExpM1
| メソッド | |
| LogExpM1.__init__ | |
| LogExpM1.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| LogExpM1.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| LogExpM1.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.Ordered
class pymc.distributions.transforms.Ordered(ndim_supp=0)
| メソッド | |
| Ordered.__init__ | |
| Ordered.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| Ordered.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| Ordered.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.SumTo1
K-1次元の単方向の空間を[0,1]の値のK-1ベクトルに変換する
| メソッド | |
| SumTo1.__init__ | |
| SumTo1.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| SumTo1.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| SumTo1.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.ZeroSumTransform
任意のランダムサンプルの合計値をゼロにする
class pymc.distributions.transforms.ZeroSumTransform(zerosum_axes)
| メソッド | |
| ZeroSumTransform.__init__ | |
| ZeroSumTransform.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| ZeroSumTransform.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| ZeroSumTransform.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
pymc.distributions.transforms.Chain
class pymc.distributions.transforms.Chain(transform_list)
| メソッド | |
| Chain.__init__ | |
| Chain.backward(value,*inputs) | 逆変換 |
| Chain.forward(value,*inputs) | 変換を適用する |
| Chain.log_jac_det(value,*inputs) | ヤコビアンdeterminantの絶対値の対数を変換する |
