Mark Riedl 人工智能故事生成导论
2024年9月15日 - 腾讯新闻
Wilensky(1983)[14]接着提出了一种语法的替代方案,叫做“故事点(storypoints)”,它类似于情节点(plotpoint)的模式(见下一节),但并不是生成的。Rumelhart继续研究神经网络,并发明了反向传播算法(back-propagationalgorithm)。故事规划器(StoryPlanner)的前提假定是:故事生成过程是一个目标驱动的过程。它将某...
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人人都能看懂的EM算法推导
2022年2月4日 - 网易
这个叫做的极大似然估计量,即为我们所求的值。问题三:那么怎么极大似然函数?求对所有参数的偏导数,然后让这些偏导数为0,假设有个参数,就有个方程组成的方程组,那么方程组的解就是似然函数的极值点了,从而得到对应的了。1.1.3极大似然估计总结极大似然估计你可以把它看作是一个反推。多数情况...
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算法| 通俗解释最大似然和EM算法
2019年8月15日 - 网易
当然是求L(θ)对所有参数的偏导数,也就是梯度了,那么n个未知的参数,就有n个方程,方程组的解就是似然函数的极值点了,当然就得到这n个参数了。最大似然估计你可以把它看作是一个反推。多数情况下我们是根据已知条件来推算结果,而最大似然估计是已经知道了结果,然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件,以此作...
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