没事散分……

bingdian37 2008-11-19 02:59:12

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zekelove 2008-11-20

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jf

有时我感觉真的好迷茫 2008-11-20

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接分

yuziyuedemsdn 2008-11-20

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JF

luori521 2008-11-20

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还有分吗

Mike老羊 2008-11-19

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JFFFFFFFFFFFFFFF

winbq5 2008-11-19

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没事接接分
没事接接分
没事接接分

winbq5 2008-11-19

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没事接接分
没事接接分
没事接接分

koreaqing 2008-11-19

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有啥特别的?

wjxluck 2008-11-19

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tian_fang 2008-11-19

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谢谢楼主！

tian_fang 2008-11-19

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没事接分

amandag 2008-11-19

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xingyundexinyu 2008-11-19

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JF
ありがとう　ございます。

hongqi162 2008-11-19

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jf

ccimage 2008-11-19

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真的么。抢位置

jiangnan_010203 2008-11-19

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JF

xrongzhen 2008-11-19

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JF

xrongzhen 2008-11-19

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JF

pcb_ghl 2008-11-19

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cswdcswd 2008-11-19

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来晚了呀。。。

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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

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