似然法SEARCH AGGREGATION
在統計學中，最大似然估計，也稱最大概似估計，是用來估計一個概率模型的參數的一種方法 通俗來講，最大似然估計是利用已知的樣本的結果，在使用某個模型的基礎上，反推最有可能導致這樣結果的模型參數值。 定義 ...
...物理原理的。?大部分的現代神經網絡算法都是利用較大似然法（Maximum Likelyhood）訓練的，IanGoodfellow 與Yoshua Bengio更是在他們著的《深度學習》一書中詳述了利用香農的信息熵構建深度學習損失函數的通用形式：這些神經網絡...
...連續的，即定量的類型，才可以使用回歸來預測。 極大似然估計（Maximum likelyhood）： 在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設模型對于完整的樣本是正確的，那么通過觀測數據的邊際分布可以對未知參數進行極大似然估計（Little...
...這些數據的分布P{X}服從g(x;θ)，在觀測數據上通過較大化似然函數得到θ的值，即較大似然法：GAN的工作原理是這樣的文章開頭描述的場景中有兩個參與者，一個是攝影師（男生），一個是攝影師的女朋友（女生）。男生一直試...
... 目錄 0.前言 1.理論基礎 2.Cauchy分布的極大似然估計 2.1理論基礎 2.2算法 2.2.1R語言實現 2.2.2Python語言實現 3.Gamma 分布的極大似然估計 3.1理論基礎 3.2算法 3.2.1R語言實現 3.2.2Python語言實現 0.前言 ? ? ? ? 最近在學習Th...
...神經網絡中，對于給定的一組參數θ，我們可以使用最大似然估計來優化參數。參數θ將輸入的樣本轉化成輸入到Logistic函數中的參數z，即z = θ * x。最大似然估計可以寫成： 因為對于給定的參數θ，去產生t和z，根據聯合概率我...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
