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cudnn安装_龙良曲_美河在线_ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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学习形式,则仅需要使用变分演算直接推导q的功能形式。等式19.56得出任何概率模型的平均场近似值。 等式19.56是一个不动点方程,设计用于对i的每个值重复迭代地应用,直到收敛为止。但是,它还告诉我们更多。它告诉我们最优解将采用的函数形式,无论我们是否通过定点方程到达那里。这意味着我们可以采用该方程式的函数形式,但可以将其中出现的某些值视为参数,我们可以使用任何喜欢的优化算法对其进行优化。 例如,考虑一个非常简单的概率模型,其潜在变量h∈R2,只有一个可见变量v。假设p(h)= N(h; 0,I)和p(v | h)= N( v; w> h; 1)。实际上,我们可以通过整合h来简化该模型;结果只是v的高斯分布。模型本身并不有趣。我们构建它只是为了提供一个简单的演示,说明如何将微积分应用到概率建模中。 真实后验,通过归一化常数UP P(h | V) αp(小时,V) = p(h1)p(h2)p(v | h) 1 + h +(V — h1 W1 — h2 W2)2]) (19.57) (19.58) (19.59) 经验值 (19.60) —2 [hf + h +
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