Привет, меня зовут Максим, и сегодня я хочу рассказать о функции torch.multinomial в библиотеке PyTorch. Эта функция предназначена для выбора случайных значений из заданного множества с вероятностями. Когда мне впервые понадобилось использовать torch.multinomial, я был немного запутан. Я знал, что эта функция принимает на вход тензор вероятностей и количество выборок, которое нужно сделать, но не особо представлял, что происходит дальше. Как я узнал, torch.multinomial реализует алгоритм, называемый методом отсечения области значений. Она использует заданные вероятности для создания нового тензора, в котором каждое значение представляет собой индекс элемента из исходного множества. Итак, как это работает? Давай я покажу тебе на примере. Предположим, у нас есть тензор вероятностей p, который содержит три элемента⁚ p [0.2, 0.5, 0.3]. Теперь я вызываю функцию torch.multinomial(p, 5), чтобы выбрать 5 случайных значений с заданными вероятностями. Когда я выполняю это, функция сначала создает новый тензор, заполняя его индексами из исходного множества. В данном случае, новый тензор будет иметь вид [0, 1, 2]. Затем функция генерирует псевдослучайные числа, используя заданные вероятности и применяет их к новому тензору.
Теперь давай узнаем, что происходит дальше. Функция применяет псевдослучайные числа к новому тензору, используя значений вероятностей. Например, если первое сгенерированное число попадает в диапазон вероятности 0.2, то соответствующим значением будет 0. Аналогично, если сгенерированное число попадает в диапазон вероятности 0.5, то соответствующим значением будет 1, и т.д..
Итак, в результате мы получаем новый тензор случайных выборок с использованием заданных вероятностей. Например, результатом может быть [1٫ 1٫ 0٫ 2٫ 1]. Здесь каждое значение представляет собой случайно выбранный индекс из исходного множества с заданными вероятностями.
Это очень мощная функция, особенно при работе с вероятностными моделями и генерацией случайных значений. Я лично использовал torch.multinomial для генерации случайных индексов при обучении модели с учителем.