根据关键字生成句子: 读进关键字,随机选择处理手段(增删改)以及待处理word的位置,然后计算接受/拒绝概率,根据概率生成一个新的序列,再循环这一过程,循环次数是500,每次都将困惑度最低的生成句子放在列表中第一个位置,最后根据config设置的最短长度(如7),当列表中的一个句子长度大于7时,则将该句子输出,作为最终生成的句子. 其中,计算接受/拒绝概率的方法: 先计算一个句子的固定分布:(=语言模型中该句的概率*关键字的指示函数) 再计算某个token被接受的概率: 论文翻译: 1.MH采样…

Math.Net Numerics has capability to conduct Markov Chair Monte Carlo simulations, yet the document is very sparse. The only examples I found are in F# (see below). In this note, I attempt to port these examples into C# and hope others may find it use…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/30226687] LDA模型的前世今生 在文本挖掘中,有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息,而不依赖任何提前标注的信息.LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型在过去十年里开启了一个主题模型领域. LDA 的论文作者是戴维·布雷(David Blei).吴恩达和迈克尔·乔丹(Michael Jordan).这三位都是今天机器学习界炙手可热的人物.论文最早发表在 2002 年的神经信息处理系统…

(学习这部分内容大约需要1.5小时) 摘要 马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)是一种近似采样算法, 它通过定义稳态分布为 \(p\) 的马尔科夫链, 在目标分布 \(p\) 中进行采样. Metropolis-Hastings 是找到这样一条马尔科夫链的非常一般的方法: 选择一个提议分布(proposal distribution), 并通过随机接受或拒绝该提议来纠正偏差. 虽然其数学公式是非常一般化的, 但选择好的提议分布却是一门艺术. 预备知识…

马尔科夫链的蒙特卡洛采样的核心思想是构造一个Markov chain,使得从任意一个状态采样开始,按该Markov chain转移,经过一段时间的采样,逼近平稳分布stationary distribution/equilibrium distribution(目标分布),最后选用逼近后的样本作为最终的采样.那么为什么要用MCMC呢,在什么情况下使用呢,这里给出一些个人的学习心 得. 1. 什么情况下用? 很多书籍或论文给出的情况是,目标分布难以被直接估计的情况下使用,那么具 体是什么情况呢?举…

A Hierarchical Approach for Generating Descriptive Image Paragraphs (CPVR 2017) Li Fei-Fei. 数据集地址: http://cs.stanford.edu/people/ranjaykrishna/im2p/index.html Workflow: 1.decompose the input image by detecting objects and other regions of interest 2.…

Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks A Survival Guide to a PhD Sep 7, 2016 This guide is patterned after my "Doing well in your courses", a post I wrote a long time ago on some of the tips/tricks I've developed during my…

A Survival Guide to a PhD Sep 7, 2016 This guide is patterned after my “Doing well in your courses”, a post I wrote a long time ago on some of the tips/tricks I’ve developed during my undergrad. I’ve received nice comments about that guide, so in the…

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为…