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梯度_唐亘_牛客网_多元线性回归应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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法和基于RIF的基于CIF的迭代投影过程(IP),并通过一系列密度估计实验研究CD-CIF和IP。 对于离散数据,似然$ P(x)$可以精确地重写并参数化为$ P(X = x)= P(X = x | H = f(x))P(H = f(x))$如果$ P(X | H)$具有足够的容量,不能对$ f(x“)\\ neq f(x)$的任何$ x” $施加概率质量,其中$ f(\\ cdot)$是确定性的离散函数。第一个因数的对数会引起自动编码器的对数似然重建误差,该自动编码器将$ f(\\ cdot)$作为编码器,将$ P(X | H)$作为(概率)解码器。第二项的对数可以看作是对编码的激活$ h = f(x)$的正则化,例如在稀疏自动编码器中。编码器和解码器都可以由深层神经网络表示,并经过训练以使最佳对数似然$ \\ log p(x)$的平均值最大化。目的是学习编码器$ f(\\ cdot)$,将$ X $映射到$ f(X)$,其分布比$ X $本身简单得多,并由$ P(H)$估计。这“使歧管变平”或将概率质量集中在较少数量的(相对evant)分布分解的尺寸。使用祖先采样可以直接从模型生
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