高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

在m步中,更新GMM的参数θ(均值、协方差和混合权值),以便使用e步中计算的最大化期望似然Q(θ)。参数更新如下:1、更新每个分量的方法:第k个分量的新平均值是所有数据点的加权平均值,权重是这些点属于分量k的概率。这个更新公式可以通过最大化期望对数似然函数Q相对于平均值μ??而得到。以下是证明步骤,单...

o1 发布后,信息量最大的圆桌对话:杨植麟、姜大昕、朱军探讨大模型...

系统2和系统1最大的区别就在于,系统2能够去探索不同的路径,可以自我反思、自我纠错,然后不断试错,直到找到正确的途径。这次o1把以前的模仿学习和强化学习结合起来了,使模型同时有了人脑系统1和系统2的能力,我觉得从这个角度来看它的意义是非常大的。第二,带来了scalinglaw的新方向。o1试...

人类最大的敌人已经出现!多数专业将被取代,醒醒别刷题了

对于任何有限的马尔可夫决策过程，Q-learning可以找到一个最优策略，从当前状态开始，最大化所有后续步骤的总奖励期望值。Q-learning的基本思想是使用一个Q表来存储每个状态﹣行动的价值，即Q值，表示在某个状态下采取某个行动的长期回报期望。你可以在大学心理学教材研究动机的章节里找到完全类似的内容。人类的动机就是...

2024年中国经济:一点思考和期望

西方通常有一个算法,就是政府的资产减去政府的负债到底有多少,这么一算,基本都是负资产,而我国是金额庞大的正资产。之所以中央对地方债务还是坚持“谁家的孩子谁来抱”原则,主要是倒逼地方政府转型,期望地方政府进行有效的投资而不是盲目投资。实际上最好的办法就是给地方政府更多的再融资债的额度,以降低地方债的...

为什么好的会更好,差的会更差?

决策的使命是,面向不确定性的未来,在此刻分配你人生当中的资源,以实现“人生持续向好”的概率最大化。这里有三个要点:1、因为决策的目标是“未来持续向好”,所以决策算法需要衡量“收益和风险”。2、因为决策总要投入本钱和资源,所以决策算法需要科学计算“资源投入的比例”。

黄仁勋斯坦福分享第二弹:5年实现AGI,10年算力提高100万倍,对手...

不过，两者都接近最伟大发明了，我们可以让历史来评判(www.e993.com)2024年11月17日。未来的AI计算机会合成数据生成、在进行强化学习，并将持续以真实世界的经验数据为基础。它会想象一些情况，用真实世界的经验进行测试和修正。整个过程就是一个巨大的循环。我想我最大的优势之一就是我的期望值很低...期望值很高的人，耐力就很低。不幸的是，在...

用于语义图像分割的弱监督和半监督学习:弱监督期望最大化方法

这时一篇2015年的论文,但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法,SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。这篇论文只有图像级标签或边界框标签作为弱/半监督学习的输入。使用期望最大化(EM)方法,用于弱/半监督下的语义分割模型训练。

海康威视:向华为学习,对 EBG 业务期望值更大

SMBG是分销渠道,也有很多改善型的业务机会,二季度是明显向好的。总之,PBG、EBG和SMBG都不能掉队,任何一个BG掉队,整体业务可能都无法拉动,但如果说略快一些,还是对EBG的期望值更高一些。Q:EBG这块业务上半年大概是一个什么样的情况?A:EBG板块从收入增速角度来看,是几块业务中表现比较优秀的。

入门| 从Q学习到DDPG,一文简述多种强化学习算法

Q-Learning是基于贝尔曼方程(BellmanEquation)的离策略、无模型强化学习算法:贝尔曼方程其中,E代表期望,??是折扣因子(discountfactor)。我们可以将它重写成Q值的形式:Q值形式的贝尔曼方程最优的Q值Q*,可以表示为:最优Q值目标是最大化Q值。在深入探讨优化Q值的方法之前,我想讨论两...

VAE 的前世今生:从最大似然估计到 EM 再到 VAE

期望最大算法EM算法已经被成功地用来学习许多著名的模型(例如,高斯混合算法——GMM和隐马尔科夫模型HMM),它被视为20世纪最重要的算法之一。EM算法是针对的坐标上升算法。(E步)首先,我们固定θ,在上优化??。由公式(2)我们可以得出:对于给定的θ,我们将令ELBO最大化的定义为:...