TensorFlowで変数を初期化するにはどうすればよいですか？TensorFlowでベルヌーイ分布で変数を初期化するにはどうすればよいですか？
私はベルヌーイ分布と各重みを関連付けたい：一部の値x2を取得するには、1-Pの確率でいくつかの値x1を取得するためのpの確率で
この行列はどのように初期化する必要がありますか？
私はこのコードを書いた：
logits_y = tf.get_variable("logits", [n_input*n_hidden,2],
initializer=tf.constant_initializer(1.))
[n_input*n_hidden, 2]で2が[p, 1-p]を意味します。
私はあなたの行列に行う予定が、ここであなたがtensorflowでBernoulli distributionを生成することができる方法です正確に何か分からない：
>>> distrib = tf.contrib.distributions.Bernoulli(probs=[0.3])
>>> sample = distrib.sample([10])
>>> sample
<tf.Tensor 'Bernoulli/sample/Reshape:0' shape=(10, 1) dtype=int32>
>>> sample.eval()
array([[0],
[0],
[1],
[1],
[0],
[0],
[0],
[1],
[0],
[0]], dtype=int32)
返信ありがとうございます。私が持っている問題は、サンプルを描くことによって各重量のベルヌーイ分布を最適化したいということです。ですから、各pを変数として作成し、SGDまたは同様のアルゴリズムを使用して最適化する必要があります。 – henrykuo
あなたは 'logits_y'を使用して計画されている方法は？損失関数やサマリを生成するには？ –
@musically_ut私はlogits_yを使ってサンプルを描画したいと思いますが、重みは今度は異なるベルヌーイ分布からです。そして、私は各ウェイトに対して何らかの方法でpを最適化したいと思います。 – henrykuo