散分了，，都有的。。。

java120120 2005-04-19 10:51:15

接接.......

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dj0517 2005-04-20

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接分，呵呵

watcher_shen 2005-04-20

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接分才是硬道理。

007remember 2005-04-20

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jf
谢谢

ForeverGI 2005-04-20

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这个jf

enrico 2005-04-20

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抢分走人！！

轻松工作快乐生活 2005-04-20

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接分呀，谢谢楼主。

zghmu007 2005-04-20

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jf

zawx 2005-04-20

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up

zawx 2005-04-20

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up

MARS.nEIL 2005-04-20

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不接白不接啊..

escalj 2005-04-20

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^_^

江南编程浪子 2005-04-20

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接！！！

jFresH_MaN 2005-04-20

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接分？

pdskiller 2005-04-20

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接分了.....

OnlyFor_love 2005-04-20

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接分！

楼主好运哦..................

woanon 2005-04-20

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up，接分

genei 2005-04-20

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呵呵

simon0512 2005-04-20

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接分

biyeqian 2005-04-20

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呵呵
接分还要理由吗~~~~~~~~~~~

xie20 2005-04-19

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确实了，该有个理由的！
还是接了

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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。

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]

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。

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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