散分测试

duye 2006-07-06 05:10:02

散分测试

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sharpfire 2006-07-13

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ilove8 2006-07-13

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xiongqq 2006-07-13

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第一次发帖，帮你好了

Ryo_Hazuki 2006-07-13

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这忙我帮了

啊呀 2006-07-13

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帮助你测试^_^

ranranhu 2006-07-13

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Pigwen 2006-07-13

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我也测试

ouxuan000 2006-07-13

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接

ray_1981 2006-07-13

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测试接分

YuLimin 2006-07-09

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(*_*)

老之 2006-07-08

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接分

ttaallkk1 2006-07-08

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jf

amandag 2006-07-08

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测试成功

薛定谔之死猫 2006-07-08

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测试成功

可以测试给分结帖了

karin3 2006-07-07

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测试杰分

lrqdom 2006-07-07

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自动接分测试

navence 2006-07-07

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接‘粪’测试

YiYaYo 2006-07-07

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都是测试

OnlyFor_love 2006-07-07

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sharpfire 2006-07-07

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想想测试

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呵呵。我的论坛被我弄得漂亮多了。散分！顺便请大家帮忙测试一下速度。哦。这里没分可散。。。弄了个蓝色的风格。。命名为Coder还是蛮有成就感的。呵呵。本来自己就不善于美工。。做成这样还不错拉~~~ posted on 2004-04-22 05:35 嘻哈呵嘿阅读(...) ...

结合公式来看，当p增大时，为了使得kl散度小，则q也需要增大，但是当p趋于0时，无论q取任何值，kl散度都比较小，因为此时p(x)log((p(x)/q(x)))的大小主要受p(x)控制，这样起不到优化q分布的效果，可能会使q分布高估p分布中概率低的位置。p为教师模型的概率分布，q为学生模型的概率分布，当p趋于零时，为了使kl散度小，q也需趋于0。将待压缩的模型作为教师模型，将体积更小的模型作为学生模型，让学生模型在教师模型的监督下进行优化，将学生模型学习到教师模型的概率分布，然后通过。

给定网络参数 ω\boldsymbol \omegaω, 训练数据集 D=(X,Y)\mathbf{D} = (\mathbf{X}, \mathbf{Y})D=(X,Y), 贝叶斯推断是将网络参数 ω\boldsymbol \omegaω 建模为一个符合某种分布的随机变量而不是确定的值，故给定测试数据 x∗\mathbf{x}^{*}x∗, 贝叶斯网络求取对应预测值 y∗\mathbf{y}^{*}y∗ 的公式为： p(y∗∣x∗,X,Y)=∫p(y∗∣x∗,ω)p(ω∣X,Y)dωp\left(\ma

位置：《统计学习方法》啃书手册 > 第20章潜在狄利克雷分配 20.4.1 变分推理【补充说明】联合概率分布p(x,z)p(x,z)p(x,z)中，xxx是观测变量，即一个文本的单词序列；zzz是隐变量，即与该文本的单词序列对应的话题序列；后验概率分布p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)是给定文本的单词序列的条件下，各个话题序列的概率。【补充解释】变分推理的推导逻辑：KL散度是描述两个概率分布相似度的一种度量；那么你希望找到与p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)在KL散度意义下最接近的分布

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