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zoujp_xyz
2010-07-27 12:43:13
来web开发版一个月,散分!
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来web开发版一个月,散分!
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qwertyuiopasdfg
2012-03-11
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好好好
a472198674
2010-09-14
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接分。。。。。。。哈哈
LS1firesoar
2010-08-23
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OHOH
zoujp_xyz
2010-07-27
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[Quote=引用 4 楼 ibm_hoojo 的回复:]
貌似应该不止一个月吧,呵呵~~~
接分~~~
[/Quote]
呵呵。。。有40天左右的样子。
xinv19shi
2010-07-27
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jf dingqi
lifeisfirst
2010-07-27
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jf ,i am comming!
awsbamboo115
2010-07-27
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JFJF
hoojo
2010-07-27
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貌似应该不止一个月吧,呵呵~~~
接分~~~
kyzy_yy_pm
2010-07-27
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不知道能接多少分,前面的应该很多吧
sardineany
2010-07-27
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JFJF
草根醉秋意
2010-07-27
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jf
llyy112233
2010-07-27
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接分。。。。。
璇之星
2010-07-27
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web!
kaifadi
2010-07-27
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好人啊,路过接分分!
xk029
2010-07-27
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liuzuowei007
2010-07-27
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顶LZ 接分
tonglove
2010-07-27
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好,支持,哈哈
漫漫2009
2010-07-27
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接分~
ahopedog
2010-07-27
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我也要
钱不是问题
2010-07-27
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jfjfjqjqjqjqjq
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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
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变分预备知识 - KL散度
KL散度的两种形式如下: 对于q被高估或者低估的原因为: 首先看上式KL(p||q)的表达式,目标是希望KL(p||q)的值尽可能的小,但是在p(x)的值很大的情况下,为了保证KL(p||q)的值尽可能小,所以q(x)的值需要接近p(x),这样才能保证整个log(p(x)/q(x))整体变小。直观上来说,就是在p(x)的概率密度大的地方...
机器学习——基于KL散度的变分推理
贝叶斯推理还是比较难懂的。而贝叶斯推理的作用,是将隐含的事实进行揭示,这是一个神奇并极其有用的理论。要说“透过现象看本质”的方法中,最经典、最高效的方法论莫过于贝叶斯理论。本文将对此类方法进行论证。
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