Laplace分布算子开发经验分享
摘要:Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》,作者:李长安。 1、任务解析 详细描述: Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样, 此任务的目标是在 Paddle 框架中,基于现有概率分布方案进行扩展,新增 Laplace API,调用路径为:paddle.distribution.Laplace 。类签名及各个方法签名,请通过调研 Paddle 及业界实现惯例进行设计。要求代码风格及设计思路与已有概率分布保持一致。 实际上说了一大堆,就是一件事:实现Laplace分布算子,那么首先我们需要知道什么是 Laplace 分布,在概率论和统计学中,拉普拉斯分布是一种连续概率分布。由于它可以看作是两个不同位置的指数分布背靠背拼在一起,所以它也叫双指数分布。与正态分布对比,正态分布是用相对于μ平均值的差的平方来表示,而拉普拉斯概率密度用相对于差的绝对值来表示。如下面的代码所示,Laplace 分布的图像和正态分布实际上是有点类似的,所以它的公式也与正态分布的公式类似的。 %matplot...