一、引入 之前说过推断问题主要是已知一些变量求别的变量的概率,在图模型中主要是求隐变量的后验概率会用到。 有一些隐变量之间的关系没那么复杂,可以精确计算出来,虽然麻烦,但是好歹是可计算的,这种方法就是精确推断,精确推断比较简单,不会多写;还有的是真的没法算出来 ...
推断 Inference ,就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去。 精心调整权值之后的神经网络基本上就是个笨重 巨大的数据库。为了充分利用训练的结果,完成现实社会的任务,我们需要的是一个能够保留学习到的能力,还能迅速应用到前所未见的数据上的,响应迅速的系统。这就是推断,根据真实世界中的少量数据,迅速地提供正确的答案。 这可是计算机科学的全新领域。现在主要有两种方法来优化庞大笨拙的神经 ...
2019-01-15 14:48 0 2399 推荐指数:
一、引入 之前说过推断问题主要是已知一些变量求别的变量的概率,在图模型中主要是求隐变量的后验概率会用到。 有一些隐变量之间的关系没那么复杂,可以精确计算出来,虽然麻烦,但是好歹是可计算的,这种方法就是精确推断,精确推断比较简单,不会多写;还有的是真的没法算出来 ...
关联, 介入, 反事实 机器学习做的大部分都是关于"关联", 即两个变量之间有相关性, 却不能给出一者对另外一者是否有影响, 以及影响程度是多大 而介入就会探讨变量之间的因果关系 因为在实践中往往不存在真正的随机试验, 所以需要实验组和对照组 利用 实验组的前后对比 - 对照组 ...
上二年级的大儿子一直在喝无乳糖牛奶,最近让他尝试喝正常牛奶,看看反应如何。三天过后,儿子说,好像没反应,我可不可以说我不对乳糖敏感了。 我说,呃,这个问题不简单啊。你知道吗,这在统计学上叫推断。 儿子很好学,居然叫我解释什么叫推断。 好吧,那我就来卖弄 ...
变分 对于普通的函数f(x),我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子,其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式,假设存在函数算子F,它是关于f(x)的函数算子,可以将f(x)映射成实数F ...
IDH_1000=1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ...
(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 变分推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可 ...
学习资料:《深度学习》 一. 深度学习的过去和现在 第一次浪潮:控制论 出现了感知机、自适应单元(ADALINE)等简单线性模型(linear model)。 随机梯度下降(stochastic gradient descent)的一种特例出现,之后经过稍加改进 ...