散分五

dqjia 2007-06-26 03:46:43

散分

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dqjia 2007-06-26

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是不是已经被删了?

jgk7641 2007-06-26

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very good!

aaajedll 2007-06-26

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接分

APOLLO_TS 2007-06-26

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晕倒---太豪气了吧。看来搂主要。。。

可爱的排骨 2007-06-26

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快点给了分~~不然班长睡醒了会3贴滴!

vicqqq 2007-06-26

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jf5

LifeForCode 2007-06-26

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不是吧又没理由

exing 2007-06-26

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快接分

GXY2005 2007-06-26

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接分5

eugenehowe 2007-06-26

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不是吧又来

lofe811 2007-06-26

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地板都没有了

yan63 2007-06-26

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有内部消息要结了，激动ing...

QH_HQ 2007-06-26

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[★]
for(int i=0; i<dqjia.散分次数; i++)
{
依次接分.....
print '楼主真是爽快之人...'
}

viena 2007-06-26

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楼主表酱紫，这样的灌水按规则可以删除的
楼主赶快结帖吧，只能留一个~

xiaotupansy 2007-06-26

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jf

真相重于对错 2007-06-26

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bd

JasonZhou 2007-06-26

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你分应该不多吧

dqjia 2007-06-26

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自己占个沙发

这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logq(x)p(x)dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]

五人分鱼问题问题描述： A、B、C、D、E这5个人合伙夜间捕鱼，凌晨时都已经疲惫不堪，于是各自在河边的树丛中找地方睡着了。第二天日上三竿时，A第一个醒来，他将鱼平分为5份，把多余的一条扔回河中，然后拿着自己的一份回家去了；B第二个醒来，但不知道A已经拿走了一份鱼，于是他将剩下的鱼平分为5份，扔掉多余的一条，然后只拿走了自己的一份；接着C、D、E依次醒来，也都按同样的办法分鱼。问这5人至少合伙捕到...

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