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过拟合的原因_黄志洪_大连理工学院_tensorflow案例实战视频课程 卷积神经网络模型架构_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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do代码,请参见算法6;有关某些Matlab代码,请参见hmmFilter。 除了计算隐藏状态,我们还可以使用此算法来计算证据的对数概率: TT logp(xi:T∣θ)logP(XtlXI:t—1)=“ logZt(17.49) t = 1 t = 1 (我们需要在日志域中工作,以避免数值下溢。) 算法17.1:转发算法 1输入:转移矩阵ψ(i,j)= p(zt = jlzt-1 = i),局部证据向量ψt(j)= p(Xtlzt = j),初始状态分布π(j)= p(z1 = j); 2 [α1,Z 1] =归一化(/)Θπ; 3对于t = 2:T do 4 | _ [αt,Zt] =规范化(ψtΘ(Ψtα-ι)); 5 RetUrn ai:T和logp(yi:T)= ∑21 log Zt 6子程序:[v,Z] = normalize(u):Z = j uj; vj = uj / Z; 17.4.3向前-向后算法 在第17.4.2节中,我们解释了如何使用在线推断来计算滤波后的边际p(zt = jlX1:t)。现在我们讨论如何使用离线推断来计算平滑边际p(
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