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破除大规模数据集的难题——变分推断（三）破除大规模数据集的难题——变分推断（三） 浪我们苏接丧文~ 上文说到，CAVI 给了变分推断问题一个解决问题的框架，引入指数族分布使得模型更加简...
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基于指数族分布的变分推断——变分推断（二）基于指数族分布的变分推断——变分推断（二） 让我们书接上文。 前一篇博客（基于近似计算解决推断问题——变分推断（一））我们说到基于高斯贝叶斯混合...
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基于近似计算解决推断问题——变分推断（一）利用近似计算来解决难计算的概率密度估计，是现代统计学中的一个惯用手段。这一方法在贝叶斯推断统计中尤为重要，以为贝叶斯统计将所有关于未知量的推断都...
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因果学习及反因果学习（论文翻译）
On Causal and Anti-causal Learning 本博文对论文On Causal and Anti-causal Learn...
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生成式模型入门： GAN 与 VAE——“以假乱真”的哲学在图像处理中，比较常见的任务有识别、检测、追踪等，这些任务的模型通常在训练阶段通过参数估计学得如何提取输入图像的特征，并建立输入图像与输出之间的...
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条件独立与马尔科夫随机场
本期将介绍的内容是条件独立与马尔科夫随机场。 在概率图模型的推断中，条件独立是不可绕开的话题，它降低了计算量，减少了参数，也增加了图模型的可解释...
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概率图模型与贝叶斯网络本文集主要是用于分享我最近正在阅读的一本书——在业界享有” AI 圣经“之称的《Pattern Recognition and Machine ...
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第一篇博客
人生晃晃悠悠地就过去一半了，回想过去半生，没有太多不幸，也没有做过太多厉害的事情，总之就是没头没脑、平平淡淡地生活，偶尔会有些异想天开，也仅止步...