變分貝葉斯推斷（Variational Bayesian Inference）
~~變分貝葉斯推斷（Variational Bayesian Inference） 變分貝葉斯方法主要處理復雜的統計模型，貝葉斯推斷中參數可以分為 可觀變量 和 不可觀變量，這其中不可觀部分進一步分為 隱含參數 和 隱含變量。 變分貝葉斯的核心任務是尋找一個 概率分布$Q\left( {x ...
原文：變分貝葉斯（Variational Bayes）
此文公式圖片不全。詳見博客：http: www.blog.huajh .com variational bayes 關鍵字 平均場理論，變分法，貝葉斯推斷，EM算法，KL散度，變分估計，變分消息傳遞 引言 從貝葉斯推斷說起 Question：如果我們有一組觀測數據D，如何推斷產生這些數據的模型m 模型由 模型的類別 如高斯分布，伽馬分布，多項式分布等 與 模型的參數 共同決定，即 . 模型的選擇 ...
2012-12-04 14:33 7 5918 推薦指數：
相關推薦
變分貝葉斯學習（variational bayesian learning）及重參數技巧（reparameterization trick）
摘要：常規的神經網絡權重是一個確定的值，貝葉斯神經網絡（BNN）中，將權重視為一個概率分布。BNN的優化常常依賴於重參數技巧（reparameterization trick），本文對該優化方法進行概要介紹。 論文地址：http://proceedings.mlr.press/v37 ...
變分貝葉斯VBEM 由淺入深
變分貝葉斯EM指的是變分貝葉斯期望最大化（VBEM, variational Bayes expectation maximization），這種算法基於變分推理，通過迭代尋找最小化KL(Kullback-Leibler)距離的邊緣分布來近似聯合分布，同時利用 ...
變分貝葉斯自編碼器（VAE) 匯總
《Auto-Encoding Variational Bayes》（加精） VAE（1）——從KL說起（比較容易 ...
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes） 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
（一）：細說貝葉斯濾波：Bayes filters
本文為原創文章，轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5995702.html 認知計算，還要從貝葉斯濾波的基本思想講起。這一部分，我們先回顧貝葉斯公式的數學基礎，然后再來介紹貝葉斯濾波器。 (一). 概率基礎回顧 我們先來回顧一下概率論里 ...
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
【bayes】貝葉斯學派和頻率學派
一、 “探測儀，如果我問一個貝葉斯學派的統計學家如果……”“[擲]我是一個中微子探測儀，不是迷宮守衛。老實說，你是不是腦子壞掉了。”“[擲]...yes” 迷宮守衛的梗：說迷宮里有2條路，分別通向目的地和陷阱，路口各有一個守衛，一個只說真話一個只說假話，他們都知道路后面是什么以及彼此說話 ...