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EM算法估计beta混合模型参数
1 用 network memerisation 造成的 clean noisy 数据 loss 差异来区分 clean noisy data 当得到一批数据的 normalised loss l i 0
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最大化期望算法(EM)详解
我们知道最大似然估计的根本目的是根据抽样的到的样本 即数据 反推出最有可能的分布参数 即模型 这是一个非常典型的机器学习的思想 所以在很多领域最大似然估计有着极为广泛的应用 然而 如果已知的数据中含有某些无法观测的隐藏变量时 直接使用最大似
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花书+吴恩达深度学习(二六)近似推断(EM, 变分推断)
文章目录 0 前言 1 将推断视为优化问题 1 1 期望最大化 EM 1 2 最大后验推断 MAP 1 3 稀疏编码 2 变分推断 2 1 离散型潜变量 2 2 连续性潜变量 如果这篇文章对你有一点小小的帮助 请给个关注 点个赞喔 我会非常
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EM算法及其改进算法
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WebRTC实时语音算法工程实现
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