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  • 概率模型思考2

    概率模型的范式是这样的:

    1.根据抽样建立似然函数

    2.对某个参数求偏导。(实际就是最大化似然函数)

    3.代入实验数据求得参数。

    注意到,

    1.建立目标函数要根据抽样的频数,譬如根据硬币抽样结果,抽到A硬币还是B硬币,A硬币抛了几次正面,B硬币抛了几次正面,参数是A,B的抛正面率,建立似然函数。

    2.对于复杂的情况可能要抛很多次。反正建立了数学模型之后,就是求解一个优化问题了。优化的过程未必能一下子就得到参数的解析式,复杂强大的函数就必须用迭代的方式来求。

    3.特殊地,深度生成网络就是一种复杂的情况。考虑到逐层抽象的概念,会利用逐层训练。每次训练都是这样的范式:抽样-->建立似然函数-->优化

    4.对于测试阶段,给定一个输入,最后的分类条件概率也是通过抽样得到的。 

    参考文献

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/6365731.html
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