此文公式图片不全。详见博客: http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/ 【关键字】平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM算法,KL散度,变分估计,变分消息传递 引言 · 从贝叶斯推断说起 Question ...
变分贝叶斯EM指的是变分贝叶斯期望最大化 VBEM, variational Bayes expectation maximization ,这种算法基于变分推理,通过迭代寻找最小化KL Kullback Leibler 距离的边缘分布来近似联合分布,同时利用mean field 近似减小联合估计的复杂度。 变分贝叶斯EM方程最早是由BEAL M J. 在其论文 Variational Algo ...
2017-09-10 11:46 0 2330 推荐指数:
此文公式图片不全。详见博客: http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/ 【关键字】平均场理论,变分法,贝叶斯推断,EM算法,KL散度,变分估计,变分消息传递 引言 · 从贝叶斯推断说起 Question ...
前言阅读: 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵(基础知识) 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉(基础知识) —————————— 对变分一词最好的解释:“变分(variation)求极值之于泛函,正如微分求极值之于函数。 ” 读论文 ...
~~变分贝叶斯推断(Variational Bayesian Inference) 变分贝叶斯方法主要处理复杂的统计模型,贝叶斯推断中参数可以分为 可观变量 和 不可观变量,这其中不可观部分进一步分为 隐含参数 和 隐含变量。 变分贝叶斯的核心任务是寻找一个 概率分布$Q\left( {x ...
摘要:常规的神经网络权重是一个确定的值,贝叶斯神经网络(BNN)中,将权重视为一个概率分布。BNN的优化常常依赖于重参数技巧(reparameterization trick),本文对该优化方法进行概要介绍。 论文地址:http://proceedings.mlr.press/v37 ...
1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中 ...
目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...
一、简介 贝叶斯用于描述两个条件概率之间的关系,一般,P(A|B)与P(B|A)的结果是不一样的,贝叶斯则是描述P(A|B)和P(B|A)之间的特定的关系。 公式:\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...