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中谷教育_非线性回归_训练自己的图像识别模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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将负相位解释为对从模型中提取的样本能量的上推,如图18.1所示。 18.2随机最大似然比 发散 实现公式18.15的简单方法是,在每次需要梯度时,通过从随机初始化中燃烧一组马尔可夫链来计算它。当使用随机梯度下降进行iEarning时,这意味着链必须在每个梯度步骤中燃烧一次。这种方法导致了算法18.1中提出的训练过程。内环中马尔可夫链的高燃烧成本使得该过程在计算上不可行,但该过程是其他更实用的算法所要逼近的起点。 算法18.1一个简单的mcmc算法,使用梯度上升来最大化具有难处理分区函数的对数似然。 将步长E设置为一个小正数。 设置k,gibbs步数,足够高以允许烧入。可能100到trainanrbmonasmalimagepatch。 当不收敛时 从训练集中抽取一小批m个例子{x(i),…,x(m)}。 G M M=I V log log p(x) 将一组m sampies{x(i),…,x(m)}初始化为随机值(例如,来自均匀或正态分布,或者可能是边缘与模型边缘匹配的分布)。 对于i=1到k do 对于j=1至m do x(j)-gibbs_更新(xj))。
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