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MCMC精品文章

  • 一文讀懂貝葉斯推理問(wèn)題：MCMC方法和變分推斷

    ...于采樣的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(Markov Chain Monte Carlo，簡(jiǎn)稱MCMC)方法和基于近似的變分推理(Variational Inference，簡(jiǎn)稱VI)方法。 本文第一部分將討論貝葉斯推理問(wèn)題，并介紹幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的經(jīng)典案例，當(dāng)然，這些案例中會(huì)出現(xiàn)貝葉...

    msup 評(píng)論0 收藏0

  • MCMC和Gibbs Sampling算法

    ... Sampling算法是馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov Chain Mento Carlo，MCMC）方法。 1. 馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法 MCMC方法是用蒙特卡洛方法去體現(xiàn)馬爾科夫鏈的方法。在講MCMC之前，必須要先講一下馬爾科夫鏈，馬爾鏈的數(shù)學(xué)定義為： ...

    Bamboy 評(píng)論0 收藏0

  • 從貝葉斯角度，看深度學(xué)習(xí)的屬性和改進(jìn)方法

    ...另一個(gè)途徑是組合近端算法（combining proximal algorithms）和 MCMC。通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t（即反向傳播算法）可以很容易獲得梯度信息，如今有很好的隨機(jī)方法擬合現(xiàn)存的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 MCMC、HMC、近端方法和 ADMM，它們都能大大減少深度學(xué)習(xí)...

    elliott_hu 評(píng)論0 收藏0

  • 貪心學(xué)院-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)訓(xùn)練營(yíng)

    ...葉斯估計(jì)集成模型與貝葉斯方法比較計(jì)算上的IntractiblityMCMC與變分法簡(jiǎn)介貝葉斯線性回歸貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例：基于Bayesian-LSTM的命名實(shí)體識(shí)別第十五周：主題模型生成模型與判別模型隱變量模型貝葉斯中Prior的重要性狄利克雷分...

    番茄西紅柿 評(píng)論0 收藏2637

  • 物聯(lián)網(wǎng)下的分布式總賬技術(shù)：寄生蟲(chóng)鏈攻擊

    ...名為寄生蟲(chóng)鏈攻擊的攻擊方案。我們還會(huì)分析IOTA的核心MCMC算法的作用，MCMC算法使用了矩陣模型，并且也會(huì)提出提高賬本抵抗寄生蟲(chóng)攻擊能力的方案。

    yibinnn 評(píng)論0 收藏0

  • 11個(gè)你可能不知道的Python庫(kù)

    ...析的函數(shù)庫(kù) from pymc.examples import disaster_model from pymc import MCMC M = MCMC(disaster_model) M.sample(iter=10000, burn=1000, thin=10) [-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 compl...

    gnehc 評(píng)論0 收藏0

  • 推薦11個(gè)實(shí)用Python庫(kù)

    ...析的函數(shù)庫(kù) from pymc.examples import disaster_model from pymc import MCMC M = MCMC(disaster_model) M.sample(iter=10000, burn=1000, thin=10) [-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 comple...

    stackfing 評(píng)論0 收藏0

  • Yoshua Bengio最新修改版論文：邁向生物學(xué)上可信的深度學(xué)習(xí)

    ...入、目標(biāo)或獎(jiǎng)勵(lì)）。當(dāng)玻爾茲曼機(jī)不需要獲得來(lái)自一個(gè) MCMC 平穩(wěn)分布（ stationary distribution）的表征樣本時(shí)，這個(gè)觀點(diǎn)類似于對(duì)玻爾茲曼機(jī)推論的解釋。除了 Hinton 的提議，它天然表明訓(xùn)練流程對(duì)應(yīng) EM 的一個(gè)變分形式（Neal and Hinton...

    xingpingz 評(píng)論0 收藏0

  • 【超越白皮書(shū)3】DAG技術(shù)解析與實(shí)測(cè)

    ...用了馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，以下簡(jiǎn)稱MCMC）的方式來(lái)解決該問(wèn)題。IOTA為交易引入了累積權(quán)重（Cumulative Weight）的概念用來(lái)記錄該筆交易被引用的次數(shù)，目的是表示其交易的重要性。MCMC算法通過(guò)對(duì)累積權(quán)重進(jìn)行...

    caikeal 評(píng)論0 收藏0

  • Windows Theano GPU 版配置

    ...ollowing features: sex, age, age^2, educ, hours # Use pm.sample to run MCMC to train this model. # To specify the particular sampler method (Metropolis-Hastings) to pm.sample, # use `pm...

    thekingisalwaysluc 評(píng)論0 收藏0

  • Windows Theano GPU 版配置

    ...ollowing features: sex, age, age^2, educ, hours # Use pm.sample to run MCMC to train this model. # To specify the particular sampler method (Metropolis-Hastings) to pm.sample, # use `pm...

    Yu_Huang 評(píng)論0 收藏0

  • 【Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)】: 數(shù)據(jù)缺失值處理

    ...判別分析以及馬爾可夫鏈蒙特卡羅( Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 等不同的方法進(jìn)行填補(bǔ)。 假設(shè)一組數(shù)據(jù)，包括三個(gè)變量Y1，Y2，Y3，它們的聯(lián)合分布為正態(tài)分布，將這組數(shù)據(jù)處理成三組，A組保持原始數(shù)據(jù)，B組僅缺失Y3，C組缺失Y1和Y2...

    hizengzeng 評(píng)論0 收藏0

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