Inferens variasi dan algoritma EM biasanya digunakan kaedah inferens model grafik probabilistik, kedua-duanya digunakan untuk membuat kesimpulan taburan pembolehubah tersembunyi daripada data pemerhatian. Ia digunakan secara meluas dalam aplikasi praktikal dan boleh menangani masalah yang kompleks.
1. Inferens variasi
Inferens variasi ialah kaedah inferens anggaran yang menyelesaikan masalah dengan mengubahnya menjadi mencari taburan anggaran. Lazimnya, taburan anggaran ini ialah taburan mudah seperti taburan Gaussian atau eksponen. Inferens variasi mencari taburan anggaran optimum dengan meminimumkan jarak antara taburan anggaran dan taburan sebenar. Jarak ini biasanya diukur menggunakan perbezaan KL. Oleh itu, matlamat inferens variasi adalah untuk meminimumkan perbezaan KL untuk mengurangkan perbezaan antara taburan anggaran dan taburan sebenar.
Secara khusus, proses inferens variasi diselesaikan melalui langkah-langkah berikut:
1. Tentukan fungsi pengedaran dan kemungkinan model sebelumnya.
2. Pilih taburan mudah sebagai anggaran taburan, dan tentukan parameter anggaran taburan.
3. Gunakan perbezaan KL untuk mengukur jarak antara anggaran taburan dan taburan sebenar dan meminimumkannya.
4. Minimumkan perbezaan KL dengan mengoptimumkan parameter anggaran anggaran secara berulang.
5 Akhirnya, taburan anggaran yang diperolehi boleh digunakan untuk membuat kesimpulan taburan pembolehubah tersembunyi.
Kelebihan inferens variasi ialah ia boleh mengendalikan set data berskala besar dan model yang kompleks. Selain itu, ia boleh mengendalikan data yang tidak lengkap kerana ia boleh membuat inferens dengan kehadiran data yang hilang. Walau bagaimanapun, kelemahan pendekatan ini ialah ia mungkin menumpu kepada penyelesaian optimum tempatan dan bukannya penyelesaian optimum global. Tambahan pula, memandangkan pilihan pengagihan anggaran adalah sewenang-wenangnya, memilih pengagihan anggaran yang tidak sesuai boleh membawa kepada keputusan inferens yang tidak tepat.
2. Algoritma EM
Algoritma EM ialah algoritma lelaran yang digunakan untuk menganggar parameter model kebarangkalian dengan kehadiran pembolehubah tersembunyi. Idea utama algoritma EM adalah untuk memaksimumkan batas bawah fungsi kemungkinan dengan melaksanakan dua langkah secara bergilir-gilir, iaitu E-step dan M-step.
Secara khusus, proses algoritma EM adalah seperti berikut:
1.
2. Langkah E: Kira taburan posterior pembolehubah tersembunyi, iaitu taburan bersyarat bagi pembolehubah tersembunyi diberi parameter semasa.
3. Langkah M: Maksimumkan sempadan bawah fungsi kemungkinan, iaitu, kemas kini parameter model di bawah pengedaran posterior yang dikira dalam langkah E.
4. Ulang langkah E dan M sehingga penumpuan.
Kelebihan algoritma EM ialah ia boleh melakukan anggaran parameter dengan kehadiran pembolehubah tersembunyi dan boleh mengendalikan data yang tidak lengkap. Tambahan pula, oleh kerana algoritma EM mengoptimumkan dengan memaksimumkan sempadan bawah fungsi kemungkinan, ia dijamin bahawa setiap lelaran akan meningkatkan fungsi kemungkinan. Walau bagaimanapun, kelemahan algoritma EM ialah ia mungkin menumpu kepada penyelesaian optimum tempatan dan bukannya penyelesaian optimum global. Di samping itu, algoritma EM sangat sensitif terhadap pemilihan parameter awal, jadi pemilihan parameter awal yang tidak sesuai boleh menyebabkan algoritma jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan.
Secara amnya, inferens variasi dan algoritma EM ialah dua kaedah inferens model grafik probabilistik yang penting. Kedua-duanya boleh menangani banyak masalah kompleks dunia sebenar, tetapi mereka juga mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih kaedah yang sesuai berdasarkan masalah khusus dan set data, dan menjalankan pemilihan parameter yang munasabah dan strategi pengoptimuman untuk mendapatkan keputusan inferens yang tepat dan boleh dipercayai.
Atas ialah kandungan terperinci Inferens variasi dan algoritma pemaksimuman jangkaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pengenalan Dalam kejuruteraan segera, "Grafik Pemikiran" merujuk kepada pendekatan baru yang menggunakan teori graf untuk struktur dan membimbing proses penalaran AI. Tidak seperti kaedah tradisional, yang sering melibatkan linear

Pengenalan Tahniah! Anda menjalankan perniagaan yang berjaya. Melalui laman web anda, kempen media sosial, webinar, persidangan, sumber percuma, dan sumber lain, anda mengumpul 5000 ID e -mel setiap hari. Langkah jelas seterusnya adalah

Pengenalan Dalam persekitaran pembangunan perisian pantas hari ini, memastikan prestasi aplikasi yang optimum adalah penting. Memantau metrik masa nyata seperti masa tindak balas, kadar ralat, dan penggunaan sumber dapat membantu utama

"Berapa banyak pengguna yang anda ada?" Dia ditakdirkan. "Saya fikir kali terakhir yang kami katakan ialah 500 juta aktif mingguan, dan ia berkembang dengan pesat," jawab Altman. "Anda memberitahu saya bahawa ia seperti dua kali ganda dalam beberapa minggu sahaja," kata Anderson. "Saya mengatakan bahawa priv

Pengenalan Mistral telah mengeluarkan model multimodal yang pertama, iaitu Pixtral-12B-2409. Model ini dibina atas parameter 12 bilion Mistral, NEMO 12B. Apa yang membezakan model ini? Ia kini boleh mengambil kedua -dua gambar dan Tex

Bayangkan mempunyai pembantu berkuasa AI yang bukan sahaja memberi respons kepada pertanyaan anda tetapi juga mengumpulkan maklumat, melaksanakan tugas, dan juga mengendalikan pelbagai jenis teks, imej, dan kod. Bunyi futuristik? Dalam ini a

Pengenalan Industri kewangan adalah asas kepada mana -mana pembangunan negara, kerana ia memacu pertumbuhan ekonomi dengan memudahkan urus niaga yang cekap dan ketersediaan kredit. The ease with which transactions occur and credit

Pengenalan Data dijana pada kadar yang belum pernah terjadi sebelumnya dari sumber seperti media sosial, urus niaga kewangan, dan platform e-dagang. Mengendalikan aliran maklumat yang berterusan ini adalah satu cabaran, tetapi ia menawarkan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa