分享用于变分自编码器的连续伯努力分布模拟器，转换与检验统计

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变分自编码器在深度学习中用于图像辨别上，其概率模型为连续伯努力分布。2019年Gabriel Loaiza-Ganem和John P. Cunningham找出连续伯努力分布特征。不过他们并未建立出参数λ的抽样分布和检验统计量。最近GitHub有使用C语言编程的连续伯努力分布程序和源码，适合想使用变分自编码器或学习机率模型编程的朋友们。分享链接如下：

GitHub链接：https://github.com/meiyulee/continuous_Bernoulli

程序有连续伯努力分布的数字生成器、转换、参数的抽样分布、一组数据的区间估计、拟合优度、两组数据的检验和区间估计等。

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关键词：编码器 模拟器 Continuous CUNNINGHAM Bernoulli 变分自编码器 深度学习 机器学习 大数据 统计分析