chainer.functions.gaussian_nll

ガウス分布（正規分布）の負の対数尤度関数を計算する。

与えられた2つの変数のうち、 mean は $μ$ を表し、 ln_var は $\log (σ^{2})$ を表します。この関数は、ガウス分布 $N (μ, S)$ 上のxの負の対数尤度関数を要素毎に計算します。

- log N (x; μ, σ 2) = log ((2 π) D | S | ‾ ‾ ‾ ‾ ‾ ‾ ‾ ‾ \sqrt) + 1 2 (x - μ) ⊤ S - 1 (x - μ),

ただし $D$ は $x$ の次元、 $S$ は $S_{i i} = σ_{i}^{2}$ であるところの対角行列。

出力は reduceオプションの値に依って決まる変数。このオプションが、 'no'の場合、要素ごとの損失値を保持する。 'sum',が設定されている場合、合計された損失値を保持する。

Parameters:	x (`Variable` or `numpy.ndarray` or `cupy.ndarray`) – 入力値 mean (`Variable` or `numpy.ndarray` or `cupy.ndarray`) – ガウス分布の平均, $μ$ を表す変数。 ln_var (`Variable` or `numpy.ndarray` or `cupy.ndarray`) – ガウス分布の分散の対数を表す $\log (σ^{2})$ . reduce (str) – 削減オプション。此の値は`'sum'` か `'no'`をとる。それ以外が設定された場合、 `ValueError`が発生する。
Returns:	負の対数尤度を表す変数。 `reduce` が `'no'`, の場合、この出力値は入力値の1つ（すなわち両方）と同じshapeの変数を保持する。 `'sum'`の場合、出力値はスカラ値となる。
Return type:	Variable