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多伦多大学_cudnn安装_pytorch基础教程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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度分布,即q上0, Irq = 1,那么概率分布q和概率分布P的KUIlbaCk-LCibler 散度为 n 力加IOg(TV乞), 1=1 它是P的凸函数(亦是q的凸函数,见第84页,例3.19)o因此,可以添加概率分布P 和另一已知概率分布q的 KUIlbaCk-Leibler散度的最大值约束,所得约束是P的凸不 等式约束。 在接下来的儿个段落中,我们将分布P的先验信息表示为p∈Po我们假设卩nJ 以描述为一系列线性等式约束和 凸不等式约束,并将基本假设p > 0, 1? = 1包含于 先验信息P中。 概率及期望值的界 给定概率分布的先验信息,如P €P,我们可以计算某个函数期望值的上下界,或 者某一集合上概率的上下界 。例如,为了确定函数E/(X)的一个下界,其中X的概率 密度分布满足先验信息PW卩,我们求解凸优化问题 n minimize ?=1 SUbjeCt to PW 卩. 最大似然估计 基于分布的观测值,我们可以利用最大似然估计来估计PO假定我们有N组 服从分布的独立采样点%…卫N。令检 表示这些采样点取值为m的次数,因此 b + ?..
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