多了个星，散分吧

wltg2001 2010-10-25 10:49:43

最近因为工作的原因，很少上CSDN了，今天上来一看，竟多了个星，哈哈！散分庆祝下！

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jimette 2012-12-14

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节分。。。。。

luciferisnotsatan 2010-10-27

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接分...

hello_stranger 2010-10-27

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各种接分....

crint 2010-10-27

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大家接了半天，也没看到有人接到

快溜 2010-10-27

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zephyryu 2010-10-27

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恭喜，接分～

zjfhgdx 2010-10-27

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J就一个字

cdsnpeter 2010-10-27

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恭喜处长。。。

tiver2010 2010-10-27

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恭喜！

tuo_bing 2010-10-27

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jf .............

martenyong 2010-10-27

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恭喜！

fandh 2010-10-27

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恭喜！

libinfei8848 2010-10-27

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...

sunshine716 2010-10-27

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恭喜发财，红包拿来！

疯狂石头_ 2010-10-27

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接分！！！！！

kfhzy 2010-10-27

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先拿10分再等接分

iiiibbbbnnn 2010-10-27

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争取可用分10分.

战在春秋 2010-10-27

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来晚了.....，恭喜楼主啊，还差一个星就五星上将了，加油，楼主！

Simao 2010-10-27

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接分...

hyf699 2010-10-26

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目的明确接分

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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

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]

今年的目标之一是冲击CSDN2024年博客之星，自然要了解下评选标准。

Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。

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