最近在学习过程中需要对服从某种分布的离散型随机变量进行抽样,在LibTroch中查到了torch::multinomial(多项分布),该方法的接口如下: at::Tensor multinomial( const at::Tensor & self, // 概率分布 int64_t num_samples, // 一次抽样个数 bool replacement=false, // 是否重复抽样,默认不重复抽样(无放回地) c10::optional<at::Generator> ge…

在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率…

简介 更一般性的问题会问:“点数1~6的出现次数分别为(x1,x2,x3,x4,x5,x6)时的概率是多少?其中sum(x1~x6)= n”.这就是一个多项式分布. 定义 把二项分布推广至多个(大于2)互斥事件的发生次数,就得到了多项分布.二项分布的典型例子是扔硬币,硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率.(严格定义见二项分布中伯努利实 验定义)把二项扩展为多项就得到了多项分布.比如扔骰子,不同于扔硬币,骰子有6个面对应6个不同的点数,这样单次每个点数朝上的…

环境 Ubuntu -18.04.1, opencv3.4.0 ,  python 3.6,  cmake 3.5.0, pytorch 1.0. pytorch官网下载对应版本:https://pytorch.org/. libtorch库的安装参考:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html. example代码下载:https://github.com/iamhankai/cpp-pytorch. 具体流程和example代码中的一样,先在tra…

在看LDA的时候,遇到的数学公式分布有些多,因此在这里总结一下思路. 一.伯努利试验.伯努利过程与伯努利分布 先说一下什么是伯努利试验: 维基百科伯努利试验中: 伯努利试验(Bernoulli trial)是只有两种可能结果的单次随机试验. 即:对于一个随机变量而言,P(X=1)=p以及P(X=0)=1-p.一般用抛硬币来举例.另外,此处也描述了伯努利过程: 一个伯努利过程(Bernoulli process)是由重复出现独立但是相同分布的伯努利试验组成,例如抛硬币十次. 维基百科中,伯努利过程…

libtorch 加载 pytorch 模块进行预测示例 void mat2tensor(const char * path, torch::Tensor &output) { //读取图片 cv::Mat img = cv::imread(path); if (img.empty()) { printf("load image failed!"); system("pause"); } //调整大小 cv::resize(img, img, { 224,2…

如何使用 libtorch 实现 AlexNet 网络? 按照图片上流程写即可.输入的图片大小必须 227x227 3 通道彩色图片 // Define a new Module. struct Net : torch::nn::Module { Net() { conv1 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(3, 96, { 11,11 }).stride({4,4})); conv2 = torch::nn::Conv2d(torch::…

如何使用 libtorch 实现 LeNet 网络? LeNet 网络论文地址: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf…

如何在 windows 配置 libtorch c++ 前端库? 下载 pytorch 已经编译好的库: 此库不带 gpu,主要方便演示.支持 win7 win10 系统. 下载地址:https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-latest.zip 1. cmake 配置 1.1 新建 CMakeLists.txt 并添加以下内容: # 设置 cmake 版本限制 cmake_minimum_re…

1. 二项分布与beta分布对应 2. 多项分布与狄利克雷分布对应 3. 二项分布是什么?n次bernuli试验服从 二项分布 二项分布是N次重复bernuli试验结果的分布. bernuli实验是什么?做一次抛硬币实验,该试验结果只有2种情况,x= 1, 表示正面. x=0,表示反面. bernuli(x|p) = p^x*(1-p)^(1-x).如果了n次, 我们只要数一下正面的次数n_x,即可得到反面的次数n-n_x. n次重复的nernuli试验: n-bernuli(n_x|N,p)…