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稀疏表示_吴立德_麻省理工学院_mlgde是tensorflow社区与开发者的桥梁_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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个相应的公式呢可能会有一些修正,对概率的计算公式有一些修正,那这里列出来了啊,然后呢,这个能量函数的也有一些修正和写法,那主要是后面这一块有点不一样,那我们同样也可以用这个事情呢来完成刚才这个协同过滤的。这种操作啊,那这个IBM有一个特点呢,就是变形特别多,那比如说你把他从理想值变成连续剧连续剧可能满足什么?这一个高斯分布满足泊松分布啊等等,有可能满足不同的分布。能够在两者之间可以变化,但是呢,这个IBM的话呢,它这个变化是比较丰富了,那这个对于不同的场景呢,我们可以通过变化还产生更好的效果,那还有一种叫condition条件啊,b啊,那这个条件对刚才这个物理过程的模型做了一些这个变化,那在这个图2里面呢有表述。 那我想呢,我就不解释这个徒儿了,那我想把这个刘炜本周作业,那请大家回去解释一下这个图案里面所描述的二遍,跟我们前面图1里面所描述的这个IBM有什么不一样的地方,特别是多了几块啊,有什么不一样?这块表是什么东西呢?那请大家回去把这个算法好好给看一看,那这个再讲清楚啊,那这个留。所以本周的作业。这个差不多差不多有点这个意思吧,就还要还要跟均方误差,那这里当然这个误差是越低越好了
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