distribution-is-all-you-need 项目教程

distribution-is-all-you-need 项目教程

【免费下载链接】distribution-is-all-you-need The basic distribution probability Tutorial for Deep Learning Researchers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distribution-is-all-you-need

1. 项目的目录结构及介绍

distribution-is-all-you-need/
├── LICENSE
├── README.md
├── bernoulli.py
├── beta.py
├── binomial.py
├── categorical.py
├── chi-squared.py
├── dirichlet.py
├── exponential.py
├── gamma.py
├── gaussian.py
├── gmm.py
├── multinomial.py
├── normal.py
├── overview.png
├── overview.pptx
├── student-t.py
└── uniform.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
• bernoulli.py: 伯努利分布的实现代码。
• beta.py: 贝塔分布的实现代码。
• binomial.py: 二项分布的实现代码。
• categorical.py: 分类分布的实现代码。
• chi-squared.py: 卡方分布的实现代码。
• dirichlet.py: 狄利克雷分布的实现代码。
• exponential.py: 指数分布的实现代码。
• gamma.py: 伽马分布的实现代码。
• gaussian.py: 高斯分布的实现代码。
• gmm.py: 高斯混合模型的实现代码。
• multinomial.py: 多项分布的实现代码。
• normal.py: 正态分布的实现代码。
• overview.png: 项目概览图。
• overview.pptx: 项目概览PPT。
• student-t.py: t分布的实现代码。
• uniform.py: 均匀分布的实现代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为该项目主要是一个教程性质的代码库，包含了多种概率分布的实现代码。每个.py文件都是一个独立的模块，可以直接运行以查看特定分布的实现和效果。

例如，如果你想查看伯努利分布的实现，可以直接运行bernoulli.py文件：

python bernoulli.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有专门的配置文件，因为每个分布的实现都是独立的，不需要额外的配置。所有的参数和设置都在各自的.py文件中定义和使用。

例如，在bernoulli.py文件中，你可以看到伯努利分布的参数定义和使用方式：

# bernoulli.py 文件中的部分代码
p = 0.5  # 伯努利分布的成功概率

这个参数p就是伯努利分布的核心配置，用户可以根据需要修改这个值来调整分布的行为。

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通过以上介绍，你应该对distribution-is-all-you-need项目有了基本的了解。每个分布的实现都是独立的，用户可以根据需要选择特定的分布进行学习和使用。

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