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Validation may be expensive, so you may want to disable it once a model is working. Returns the standard deviation of the distribution. Returns the variance of the distribution. class torch.distributions.exp_family. ExponentialFamily ( batch_shape = torch.Size([]) , event_shape = torch.Size([]) , validate_args = None ) [source] ¶ p F ( x ; θ ) = exp ( ⟨ t ( x ) , θ ⟩ − F ( θ ) + k ( x ) ) p_ (x; \theta) = \exp(\langle t(x), \theta\rangle - F(\theta) + k(x)) p F ( x ; θ ) = exp (⟨ t ( x ) , θ ⟩ − F ( θ ) + k ( x )) This class is an intermediary between the Distribution class and distributions which belong to an exponential family mainly to check the correctness of the .entropy() and analytic KL divergence methods. We use this class to compute the entropy and KL divergence using the AD framework and Bregman divergences (courtesy of: Frank Nielsen and Richard Nock, Entropies and Cross-entropies of Exponential Families). Bernoulli ¶ Creates a Bernoulli distribution parameterized by probs or logits (but not both). Igubet 01.Lembre-se de que as apostas mais altas não significam necessariamente mais vitórias.
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