//適当な値の配列を作る
public static void GetRealArray(Real[] result, Real max = 1, Real min = 0)
{
for (int i = 0; i < result.Length; i++)
{
result[i] = (max - min) * Broth.Random() - min;
}
}
public static void InitXavier(NdArray <Real> array)
{
Real fanOut = array.Shape.Length > 1 ? array.Shape[array.Shape.Length - 2] : array.Shape[array.Shape.Length - 1];
Real fanIn = array.Shape[array.Shape.Length - 1];
Real n = (fanIn + fanOut) / 2.0f;
Real limit = Math.Sqrt(3.0f / n);
for (int i = 0; i < array.Data.Length; i++)
{
array.Data[i] = (limit * 2.0f) * Broth.Random() - limit;
}
}
// 平均mu, 標準偏差sigmaの正規分布乱数を得る。Box-Muller法による。
public static Real RandomNormal(Real sigma = 1, Real mu = 0)
{
Real boxMuller2;
if (!_flip)
{
_beta = Broth.Random() * Math.PI * 2;
_boxMuller1 = Math.Sqrt(-2 * Math.Log(Broth.Random()));
boxMuller2 = Math.Sin(_beta);
}
else
{
boxMuller2 = Math.Cos(_beta);
}
_flip = !_flip;
return(sigma * _boxMuller1 * boxMuller2 + mu);
}
// 平均mu, 標準偏差sigmaの正規分布乱数を得る
public static Real RandomNormal(Real sigma = 1, Real mu = 0)
{
Real boxMuller = Math.Sqrt(-2 * Math.Log(Broth.Random())) * Math.Sin(2 * Math.PI * Broth.Random());
return(sigma * boxMuller + mu);
}