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被裁了。散分
sj2love0qh
2009-01-21 01:30:03
今天被裁了。散分
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被裁了。散分
今天被裁了。散分
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djlifei
2009-02-09
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想开一点,开心一点,努力一点。
say___baby
2009-02-09
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没事,机会多多,我都打算回家养猪去...
undertaker86
2009-02-08
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可怜的人啊 天主保佑你
getter
2009-02-04
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[Quote=引用 17 楼 yami251139 的回复:]
下一站IBM。。。
[/Quote]
IBM...聘一個維修人員也要至少七年經驗...
樓主別灰心了,看看蘇東坡的《定風波》吧
chenhongxin
2009-02-04
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人,注定是要往高处走的!
kongwei302
2009-02-04
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公司转行还是表现不好?
cruiselijq
2009-02-03
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重新再来过
programpoet
2009-02-03
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年前都不容易啊
祝福
LJH20002004200820131
2009-02-03
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下一站 我在IBM等你
lizhengc
2009-02-03
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再找吧
real518
2009-01-28
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楼主居然被裁了 我今年就要找工作了 那肯定是不好找了。
bzwm
2009-01-28
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下一站谷歌
jinhuiyu
2009-01-28
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发一份简历给我?
英语说得过去技术说得过去就行
我帮你向我们HR推荐啊
chenhongxin
2009-01-26
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兄弟,节哀顺变
dreamhunter_lan
2009-01-24
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努力!!
sunwei_07
2009-01-24
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肯定能找到个更好的!
H~~~
2009-01-24
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金融危机真的是很厉害啊,这时候不能灰心啊,加油!
zhao_yong
2009-01-23
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新年還是要過的,新年快樂!!
niuxinlong
2009-01-22
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明天会更好,重头再来,没问题的
little06
2009-01-22
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楼主努力
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变分贝叶斯估计:KL散度及变分自由能
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。
DL:RBM学习算法——Gibbs采样、变分方法、对比散度、模拟退火
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
正向KL散度与反向KL散度
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]
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