摘要
截断正态分布(Truncated_normal_distribution)是在正态分布中界定随机变量进而从正态分布的分布函数中导出的概率分布,在计量经济学中具有广泛的应用。
定义
正态分布是定义在实数域的概率分布,而截断正态分布顾名思义就是在正态分布中截取部分区间的概率。截断正态分布的定义如下:
性质
由截断正态的累积分布函数很容易得到以下结论:
实现
在tensorflow中实现了截断正态分布的生成函数,使用该函数可以生成任意形状的服从截断正态分布的张量。一般而言,是取正态分布的两倍标准差,若生成的随机数不在正态分布的两倍差内,则重新生成。
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
参数说明:
shape:生成张量的形状
mean:截断正态分布的期望(均值)
stddev:截断正态分布的标准差
dtype:指定生成张量的数据类型
seed:随机数种子,默认为None,可指定为任意数字,便于再次生成相同的张量
name:生成张量的名称