在这篇文章中,我引用Bishop书中的一个例子,来简单介绍一下Variational Methods的应用.想要更详细地理解这个例子,可以参考Bishop的书Pattern Recongnition and Machine Learning的第十章. 这个例子应用于一个混合高斯分布,我们先来看一看这个混合高斯分布的图模型,见图3,从而可以进一步退出其概率表达式. ‍ 现在我们有了这个图,我们就不难写下一个完整的概率式来表示整个联合分布: ‍ 现在,我们来定义一些分布.首先,我们已经说过,这是一个…

从之前的文章中,我们已经得到了所有需要求解的参数的优化分布的形式,分别为: ‍ 但是,我们从这些分布的表达式中(参见之前的文章),可以发现这些式子并不能够直接求解.这是因为各个参数之间相互耦合,从而导致得到的不是一个直接可以得到的解,所以我们需要进行迭代求解,正如我们在之前所描述的一样.我们观察这三组参数的表达形式,我们会发现,Z的求解依赖于r这个变量,而r这个变量的求解依赖于其余的所有参数.我们再看其他的参数,这些参数的求解依赖于r.从而我们得到了这个求解过程中的耦合部分.所以我们可以得到一个…

我们现在已经得到了关于潜在变量Z的优化分布的表达形式: ‍ 其中: ‍ 所以现在我们可以得到Z的期望: ‍ 另外对于Z还值得一提的是,我们从其优化分布的表达式中可以看出,各个Z的组成部分之间还是相互耦合的,所以需要一个迭代的求解方式. 解决了关于Z的一些遗留的问题,我们可以继续讨论如何求解余下的参数.同样的,我们的基本想法,还是将其带入我们之前所求到的公式中去,从而,我们有: ‍ 现在,我们回头去观察一下这个混合高斯分布的图模型,我们会发现,在控制变量中,本身存在一个独立性,即: ‍ 从而,在近…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分…

从13年11月初开始接触DL,奈何boss忙or 各种问题,对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻,主要是自己觉得没啥进展,感觉荒废时日(丢脸啊,这么久....)开始开文,即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的,也为了自己思维更有条理.请看客,轻拍,(如果有错,我会立马改正,谢谢大家的指正.==!其实有人看没人看都是个问题.哈哈) 推荐 tornadomeet 的博客园学习资料 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/category/4976…

自己根据Jordan大神的资料写的(算翻译?完全不记得了,这是半年前整理的,反正不记得了,如果大神有看到部分重合,那肯定是我借鉴了人家的,本来是一个群里的人大家兴致高说写DL的书(所以这一章并不是书的重点,只是为了引出DBN而已,所以才不需要PGM的大神参合),我算负责这一章,这是初稿,也就是先和对应的章节审稿人定框架结构,然后在改,所以这节粗糙是一定的,只是本以为等着审稿人的意见,然后大改特改的,结果就没有然后了,完全没有下文啊,想想还不如发出来当作学习笔记好了!),PGM菜鸟试水级别理解,喷…

Active Learning Two Faces of Active Learning, Dasgupta, 2011 Active Learning Literature Survey, Settles, 2010 Applications A Survey of Emerging Approaches to Spam Filtering, Caruana, 2012 Ambient Intelligence: A Survey, Sadri, 2011 A Survey of Online…

Research in General How to write a great research paper Basics of machine learning http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/DLbook/math.html http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/DLbook/ml.html Basics of deep learning http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/…

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant…

图模型(Graphical Models)是一个用来表示概率模型的工具.所谓概率模型,也就是在刻画一组随机变量之间的相互关系.图模型就是用来显式地刻画这些变量之间关系的.在 图模型中,每个变量由图中的一个结点表示,而每一条边则代表其所连接的两个变量之间有相互依赖关系.根据图的结构可以方便地判断变量之间的独立性.条件独 立性等关系,并且可以指导我们做一些inference的工作.   图模型有两种,用无向图表示的称为马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF),有向图表示的称为…

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

100 Most Popular Machine Learning Video Talks 26971 views, 1:00:45,  Gaussian Process Basics, David MacKay, 8 comments 7799 views, 3:08:32, Introduction to Machine Learning, Iain Murray 16092 views, 1:28:05, Introduction to Support Vector Machines, C…

ICCV 2013 (http://www.iccv2013.org/tutorials.php) Don't Relax: Why Non-Convex Algorithms are Often Needed for Sparse EstimationDavid Wipf (MS Research)http://research.microsoft.com/en-us/people/davidwip/wipf_iccv_slides_final.pdf Part-based Models fo…

看到Max Welling教授主页上有不少学习notes,收藏一下吧,其最近出版了一本书呢还,还没看过. http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html Statistical Estimation [ps]- bayesian estimation- maximum a posteriori (MAP) estimation- maximum likelihood (ML) estimation- Bias/Variance…

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O…

About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "s…

[it-ebooks]电子书列表   [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

1．LaTeX文件的框架如下: \documentclass{article} \begin{document} This is the body of the article \end{document} 第一句:\documentclass[选项]{类},确定整篇文章的处理格式,期刊或者会议论文一般可选类为article,再付上控制全局格式的选项,比如字体.字号.页面格式.纸张大小等等.也有期刊直接提供类模板,比如 Lecture Notes in Computer Science,只要把相…

AOP简述 AOP的概念早在上个世纪九十年代初就已经出现了,当时的研究人员通过对面向对象思想局限性的分析研究出了一种新的编程思想来帮助开发者减少代码重复提高开发效率,那就是AOP,Aspect-Oriented Programming.AOP是OOP的补充,是GOF的延续.我们知道设计模式是对于面向对象设计中经验的总结,它孜孜不断追求的就是调用者与被调用者之间的解耦.有了设计模式我们可以更有效的利用面向对象的特性,使得整个软件设计更加灵活.优雅.但是设计模式是基于面向对象的思想而形成的,更多的时…

专业的论文,都是用Latex.CTex等相关的工具.那么,用word写论文,缺点在哪? latex 写的东西,最终要编译成pdf格式的.里面的格式,尤其是数学类符号等,比较漂亮.这是word不能比的.latex还有一个最大的特点是,写出来的东西比较规范.比如:要写一篇论文,它规定要按一定的格式,如果是latex,只需要使用他的一个模板,编译出来自然符合他的格式.而如果是word,那就需要每个细节都要注意到,比较麻烦.再有,latex是免费的,word是收费的,所以,很多老外不愿意用word.他们…

The concept of "Promise" Promise is used to asynchronous computations. Introduction "Synchronize asynchronous methods" is always a hot topic.Here, "Promise" is one way to achieve the goal. Promise Model Basic Promise Model In…

1. 怀揣着对大脑如何存储记忆的好奇,Hinton本科最开始学习生物学和物理学,然后放弃,转而学习哲学:然后觉得哲学也不靠谱,转而学习心理学:然后觉得心理学在解释大脑运作方面也不给力,转而做了一段时间木匠(木匠?!木匠是什么鬼...要不要这么洒脱!),然后决定去试一试人工智能,跑去爱丁堡和Longuet Higgins学人工智能. (感觉Hinton一直带着兴趣和使命感,这是最终目的,而具体学科都只是手段,这个不行就换下一个,市面上找不到就自己造一个.想到现实中很多人因为本科填报了一个专业,就把…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54571521 总的来说,LaTex是一套排版系统,与word那种所见即所得对排版方式不太,用LaTex排版更像是写程序一样,将想要的排版效果用指令写出来,再通过LaTex编译成文档.简单来说,你只要按照要求撰写tex文件,就能够通过LaTex生成排版好的pdf文件.有些人可能听到写程序就头大了,其实使用命令来排版的好处正是我们可以将各种版式做成模板文件,使用者只要调用模板即可,完全不用去处理字体样大…

Stephen Toub Download the Code Sample Asynchronous programming has long been the realm of only the most skilled and masochistic of developers-those with the time, inclination and mental capacity to reason about callback after callback of non-linear c…

Speech and Natural Language Processing obtain from this link: https://github.com/edobashira/speech-language-processing A curated list of speech and natural language processing resources. Other lists can be found in this list. If you want to contribut…

本文转自:https://jaromiru.com/2017/02/16/lets-make-an-a3c-theory/ Let’s make an A3C: Theory February 16, 2017A3C This article is part of series Let’s make an A3C. 1. Theory2. Implementation (TBD) Introduction Policy Gradient Methods is an interesting fam…