【Hackathon 6th No.6】Add StudentT API to Paddle #888
Conversation
如果可以复用上次的RFC，就不需要改。如果有一些变化，在上次的RFC基础上改就行。 |
| D_{KL} & = \log \Gamma(\frac{\nu_1+1}{2}) - \log \Gamma(\frac{\nu_2+1}{2}) + \frac{1}{2}\log\frac{\nu_2}{\nu_1} + \log\frac{\sigma_2}{\sigma_1} - \log\Gamma(\frac{\nu_1}{2}) + \log\Gamma(\frac{\nu_2}{2}) \\ | ||
| & - \frac{\nu_1+1}{2} [\psi(\frac{1+\nu_1}{2}) - \psi(\frac{\nu_1}{2})] + \frac{\nu_2+1}{2} [\psi(\frac{1+\nu_2}{2}) - \psi(\frac{\nu_2}{2})] | ||
| \end{align*} | ||
| $$ |
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| # 四、对比分析 | ||
| Pytorch 与 Tensorflow_probability 实现方式大体类似, 由于t分布是连续的概率分布，相应的概率属性都可以通过基本的概率计算得到。而在 Tensorflow_probability 中除了实现了mean, variance, log_prob, entropy 等方法外还实现了 cdf, survival function, quantile 等方法。考虑与 paddle 现有概率分布类 API 保持一致，参照 pytorch 的实现方式。 |
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我看参考资料还有scipy，但是前文并没有列出，可以补充下，也可以帮助后面决定是否要增加cdf等方法。tf额外实现cdf、survival等方法，目的是什么，paddle应该实现嘛？实现了也不影响API之间保持一致吧。
MultivariateNormal 在 paddle 2.6 版本中已有，是否需要继续修改呢？ https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/distribution/MultivariateNormal_cn.html#cn-api-paddle-distribution-multivariatenormal |
| 需满足 `df>0`, `scale>0` | ||
| 类包含的方法及实现方案如下： | ||
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| - `mean` 计算均值 |
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后面都是xx的计算方法，统一下。还有注意此处排版，缩进级别和内容并不匹配。其他没有问题
可以复用 |
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LGTM |
3 participants
新增 StudentT API 的 rfcs。
MultivariateNormal 上次写过了，是需要改吗？