!33826 [DOC]Fix prob programming doc

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docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.bijector.Invert.rst

@@ -52,10 +52,6 @@ mindspore.nn.probability.bijector.Invert
 
         Tensor，基础Bijector的输出随机变量的值。
 
-        **返回：**
-
-        Tensor，输出随机变量的值。
-
     .. py:method:: inverse_log_jacobian(y)
 
         计算基础Bijector的正映射导数的对数，即 :math:`Y = \log dg(x) / dx` 。

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli(probs=None, seed=None, dtype=mstype.int32, name='Bernoulli')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Bernoulli(probs=None, seed=None, dtype=mindspore.int32, name='Bernoulli')
 
     伯努利分布（Bernoulli Distribution）。
     离散随机分布，取值范围为 :math:`\{0, 1\}` ，概率质量函数为 :math:`P(X = 0) = p, P(X = 1) = 1-p`。

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Beta.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Beta
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Beta(concentration1=None, concentration0=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Beta')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Beta(concentration1=None, concentration0=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Beta')
 
     Beta 分布（Beta Distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`[0, 1]` ，概率密度函数为
@@ -13,8 +13,8 @@ mindspore.nn.probability.distribution.Beta
 
     **参数：**
 
-    - **concentration1** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - Beta 分布的alpha。
-    - **concentration0** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - Beta 分布的beta。
+    - **concentration1** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - Beta 分布的alpha。默认值：None。
+    - **concentration0** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - Beta 分布的beta。默认值：None。
     - **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用全局种子。默认值：None。
     - **dtype** (mindspore.dtype) - 采样结果的数据类型。默认值：mindspore.float32。
     - **name** (str) - 分布的名称。默认值：'Beta'。

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Categorical.rst

@@ -1,14 +1,14 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Categorical
 ==================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Categorical(probs=None, seed=None, dtype=mstype.int32, name='Categorical')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Categorical(probs=None, seed=None, dtype=mindspore.int32, name='Categorical')
 
     分类分布。
     离散随机分布，取值范围为 :math:`\{1, 2, ..., k\}` ，概率质量函数为 :math:`P(X = i) = p_i, i = 1, ..., k`。
 
     **参数：**
 
-    - **probs** (Tensor，list, numpy.ndarray) - 事件概率。
+    - **probs** (Tensor, list, numpy.ndarray) - 事件概率。默认值：None。
     - **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用全局种子。默认值：None。
     - **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。默认值：mindspore.int32.
     - **name** (str) - 分布的名称。默认值：Categorical。

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Cauchy.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Cauchy
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Cauchy(loc=None, scale=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Cauchy')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Cauchy(loc=None, scale=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Cauchy')
 
     柯西分布（Cauchy distribution）。
     连续随机分布，取值范围为所有实数，概率密度函数为
@@ -13,8 +13,8 @@ mindspore.nn.probability.distribution.Cauchy
 
     **参数：**
 
-    - **loc** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 柯西分布的位置。
-    - **scale** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 柯西分布的比例。
+    - **loc** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 柯西分布的位置。默认值：None。
+    - **scale** (int, float, list, numpy.ndarray, Tensor) - 柯西分布的比例。默认值：None。
     - **seed** (int) - 采样时使用的种子。如果为None，则使用全局种子。默认值：None。
     - **dtype** (mindspore.dtype) - 事件样例的类型。默认值：mindspore.float32。
     - **name** (str) - 分布的名称。默认值：'Cauchy'。

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Exponential.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Exponential
 ===================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Exponential(rate=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Exponential')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Exponential(rate=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Exponential')
 
     指数分布（Exponential Distribution）。
     连续随机分布，取值范围为所有实数，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Gamma.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Gamma
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Gamma(concentration=None, rate=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Gamma')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Gamma(concentration=None, rate=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Gamma')
 
     伽马分布（Gamma distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`(0, \inf)` ，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Geometric.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Geometric
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Geometric(probs=None, seed=None, dtype=mstype.int32, name='Geometric')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Geometric(probs=None, seed=None, dtype=mindspore.int32, name='Geometric')
 
     几何分布（Geometric Distribution）。
 

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel(loc, scale, seed=0, dtype=mstype.float32, name='Gumbel')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Gumbel(loc, scale, seed=0, dtype=mindspore.float32, name='Gumbel')
 
     Gumbel分布（Gumbel distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`(0, \inf)` ，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.LogNormal.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.LogNormal
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.LogNormal(loc=None, scale=None, seed=0, dtype=mstype.float32, name='LogNormal')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.LogNormal(loc=None, scale=None, seed=0, dtype=mindspore.float32, name='LogNormal')
 
     对数正态分布（LogNormal distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`(0, \inf)` ，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Logistic.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Logistic
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Logistic(loc=None, scale=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Logistic')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Logistic(loc=None, scale=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Logistic')
 
     Logistic分布（Logistic distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`(0, \inf)` ，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Normal.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Normal
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Normal(mean=None, sd=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Normal')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Normal(mean=None, sd=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Normal')
 
     正态分布（Normal distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`(-\inf, \inf)` ，概率密度函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Poisson.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Poisson
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Poisson(rate=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Poisson')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Poisson(rate=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Poisson')
 
     泊松分布（Poisson Distribution）。
     离散随机分布，取值范围为正自然数集，概率质量函数为

docs/api/api_python/nn_probability/mindspore.nn.probability.distribution.Uniform.rst

@@ -1,7 +1,7 @@
 mindspore.nn.probability.distribution.Uniform
 ================================================
 
-.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Uniform(low=None, high=None, seed=None, dtype=mstype.float32, name='Uniform')
+.. py:class:: mindspore.nn.probability.distribution.Uniform(low=None, high=None, seed=None, dtype=mindspore.float32, name='Uniform')
 
     均匀分布（Uniform Distribution）。
     连续随机分布，取值范围为 :math:`[a, b]` ，概率密度函数为