混合VAE模型的流形学习,理论推导黎曼梯度
2024年5月23日 - 网易
在文献中,存在几种基于耦合块[32,57]、残差网络[15,24,48]、常微分方程表示[25,42,74]和自回归流[52]的可逆神经网络架构。在我们的数值实验中,我们使用了[8]中的基于耦合的架构。使用变分自编码器(VAEs)进行流形学习为了获得数据点的低维表示,一些论文提出通过来近似数据流形,例如参见[4,23,33...
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考研数学全概率公式的三种推广及应用
2016年11月9日 - 新东方
这一章不仅有基本概念,还包含五大公式,分别是:加法公式、减法公式、乘法公式(条件概率公式)、全概率公式和贝叶斯公式,其中全概率公式在考试中经常用到,为了帮助同学们加深对全概率公式的理解,扩展大家的思路,下面介绍分析一下全概率公式的三种推广情形和应用,供考研复习和学习概率统计的同学们参考。
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考研数学:全概率公式的三种推广及应用
2016年11月3日 - 新东方
这一章不仅有基本概念,还包含五大公式,分别是:加法公式、减法公式、乘法公式(条件概率公式)、全概率公式和贝叶斯公式,其中全概率公式在考试中经常用到,为了帮助同学们加深对全概率公式的理解,扩展大家的思路,下面网校的蔡老师介绍分析一下全概率公式的三种推广情形和应用,供考研复习和学习概率统计的同学...
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【机器学习基础】分类算法之贝叶斯网络
2021年9月21日 - 网易
对于贝叶斯学派,首先想到的就是后验概率公式和先验分布,认为所有的变量都是随机的,有各自的先验分布。我想贝叶斯网络是可以帮助医生进行诊断决策的,前段时间研究过的compressivetracking就是采用的朴素贝叶斯分类器,我对与贝叶斯相关内容的应用就是从此开始有所了解的。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件...
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