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非线性回归_黄志洪_牛客网_tensorflow案例实战视频课程 训练神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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变量。如果我们将p(x)表示为图形模型,则可以通过查看i'的Markov覆盖区(在图中是其邻居)来推断依赖关系。因此,对Xi进行采样,我们只需要知道i's的值即可邻居。从这个意义上讲,吉布斯采样是一种分布式算法。但是,它不是并行算法,因为必须按顺序生成样本。 出于我们将在第24.4.1节中说明的原因,有必要丢弃一些初始样本,直到马尔可夫链燃烧或进入其固定分布为止。我们将在第24.4.1节中讨论如何估算何时发生老化。在下面的示例中,为简单起见,我们只丢弃了最初的25%的样本。 24.2.2示例:伊辛模型的吉布斯采样 在第21.3.2节中,我们将均值字段应用于Ising模型。这里我们应用吉布斯采样。 成对MRF / CRF中的Gibbs采样采用以下形式 P(XtIX-t,θ)E Hψst(xs,xt)(24.1) S∈nbr(t) 在具有边缘电位ψ(XS,Xt)= exp(JXSXt)的Ising模型的情况下,其中Xt∈ 2011) 3.乔西亚·威廉·吉布斯(JoSiah WiIiard Gibbs),1839年至1903年,是美国物理学家。 样本1,吉布斯 (一种)
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