机器学习笔记之变分推断

最新推荐文章于 2024-12-04 17:45:02 发布
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分类专栏： 机器学习学习笔记
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为了求解隐变量z在观测变量x的条件概率，根据p(z|x)=p(x,z)/p(x)，又因为p(x)很难求出，所以可以通过拟合q(z)与p(z|x)的分布来近似求出p(z|x)，通过最小化q(z)与p(z|x)的KL散度来求出q(z)的分布
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变分推断（Variational Inference）解析
u013602059的专栏
12-01 6217
假设在一个贝叶斯模型中，xxx为一组观测变量，zzz为一组隐变量（参数也看做随机变量，包含在zzz中），则推断问题为计算后验概率密度P=(z∣x)P=(z|x)P=(z∣x)。根据贝叶斯公式，有： p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x,z)∫p(x,z)dzp(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x,z)}{\int p(x,z)dz}p(z∣x)=p(x)p(x,z)​=∫p(x,z)dzp(x,z)​ 但是在实际应用中，可能由于积分没有闭式解，或者是指数级的计算复杂度
机器学习笔记之变分推断(四)随机梯度变分推断(SGVI)
静静的学习就好
09-18 2110
上一节介绍了基于平均场假设的变分推断与广义EM算法的关系，本节将介绍通过随机梯度的思想实现变分推断。
机器学习笔记之变分推断(五)重参数化技巧
静静的学习就好
09-19 3340
上一节介绍了随机梯度变分推断(Stochastic Gradient Variational Inference,SGVI)。本节将介绍SGVI求解过程中遇到的问题，并针对为题介绍一种处理方法——重参数化技巧。
机器学习笔记之变分推断(二)公式推导过程(基于平均场假设)
静静的学习就好
09-15 2235
上一节介绍了分别从频率角度和贝叶斯角度认识机器学习问题，并介绍了推断(Inference)在整个贝叶斯角度的重要作用。本节将正式介绍确定性近似推断的代表方法——变分推断(Variational Inference)
机器学习笔记之变分推断(一)基本介绍
静静的学习就好
09-14 1247
从本节开始将从推断入手介绍变分推断。
机器学习-白板推导-系列（十二）笔记：变分推断
我是一只小嵩鼠
02-22 622
本博客为（系列十二）的笔记，对应的视频是：【(系列十二) 变分推断1-背景介绍】、【(系列十二) 变分推断2-公式推导】【(系列十二) 变分推断3-再回首】、【(系列十二) 变分推断4-SGVI-1】、【(系列十二) 变分推断5-SGVI-2】。
机器学习之变分推断(三)基于平均场假设变分推断与广义EM
静静的学习就好
09-18 1377
上一节介绍了基于平均场假设的变分推断推导过程。本节将介绍平均场假设变分推断与广义EM之间的联系。
【高级机器学习理论】变分推理
gongdiwudu的专栏
05-22 3075
我们生活在量化的时代。但严格的量化说起来容易做起来难。在生物学等复杂系统中，收集数据可能既困难又昂贵。在医学和金融等高风险应用中，考虑不确定性至关重要。变分推理——人工智能研究前沿的一种方法——是解决这些问题的一种方法。
变分推断（Variational Inference）
梁小憨憨的博客
12-04 1143
本篇博客的推到内容全部来自 变分推断(Variational Inference)初探，原本博客内容写的非常清楚，请感兴趣的读者移步原博客，这里只当作笔记整理，方便以后查阅。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-和朋友们一起跳伞.zip
最新发布
05-03
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少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-掉箱子.zip
05-03
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少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-格斗.zip
05-03
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深度强化学习：DDPG、TD3、SAC与机器人MuJoCo
05-03
内容概要：本文详细介绍了三种主流的深度强化学习算法-DDPG、TD3和SAC在机器人控制领域的应用，特别是在MuJoCo仿真环境中的实现细节。首先解释了每个算法的基本原理及其独特之处，如DDPG的确定性策略生成器、TD3的双Critic网络以及SAC的熵最大化机制。接着深入探讨了这些算法的具体代码实现，包括Actor和Critic网络的设计、损失函数的构建以及一些实用的调参技巧。此外，还分享了许多实战经验和常见陷阱，如正确处理done信号、添加动作变化量惩罚项、观测空间的归一化等。 适合人群：对深度强化学习有一定了解并希望深入了解其在机器人控制领域应用的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助读者掌握如何将DDPG、TD3和SAC应用于具体的机器人控制任务中，提高算法性能，解决实际问题。同时，也为进一步研究提供了宝贵的实践经验。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论讲解，还附带了大量的代码片段，便于读者理解和实践。对于想要深入理解这些算法内部运作机制的人来说，是一份不可多得的学习资料。
Go反射黑科技：7天掌握动态类型创建与接口断言.pdf
05-03
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 编译闪电般迅速，并发性能卓越，部署轻松简单！Go 语言以极简设计理念和出色工程性能，成为云原生时代的首选编程语言。从 Docker 到 Kubernetes，全球顶尖科技企业都在采用 Go。点击了解 Go 语言的核心优势、实战窍门和未来走向，开启高效编程的全新体验！
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-地图制作器.zip
05-03
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基于QEM的优化网格简化算法C和C++实现源码（含论文）.zip
05-03
【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！ 本文介绍了基于QEM（Quadric Error Metrics，二次误差度量）的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域，用于优化三维模型的多边形数量，使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度，减少计算资源消耗，以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现，而QEM作为该算法的核心，是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差，并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用，尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本，这意味着它可以在多种开发环境中运行，增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说，这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料，还是作为深入研究计算机图形学的项目，该项目都具有实用价值。 此外，项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解，也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性，并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议，以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看，以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录，后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的，包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源，它不仅提供了一个成熟的技术实现，而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展，以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
基于QEM的优化网格简化算法C和C实现源码（含论文）_3.zip
05-03
【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！ 本文介绍了基于QEM（Quadric Error Metrics，二次误差度量）的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域，用于优化三维模型的多边形数量，使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度，减少计算资源消耗，以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现，而QEM作为该算法的核心，是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差，并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用，尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本，这意味着它可以在多种开发环境中运行，增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说，这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料，还是作为深入研究计算机图形学的项目，该项目都具有实用价值。 此外，项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解，也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性，并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议，以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看，以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录，后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的，包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源，它不仅提供了一个成熟的技术实现，而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展，以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-鸽子飞行模拟器.zip
05-03
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-鸽子飞行模拟器.zip
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-仿作马里奥冒险.zip
05-03
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-仿作马里奥冒险.zip
转 变分推断(variational inference)学习笔记(1)——概念介绍
07-13
### 回答1： 变分推断（variational inference）是一种用于在概率模型中近似推断潜在变量的方法。在概率模型中，我们通常有观测数据和潜在变量两个部分。我们希望通过观测数据集来估计潜在变量的后验分布。然而，由于计算复杂度的限制，我们无法直接计算后验分布。 变分推断通过近似后验分布为一个简化的分布来解决这个问题。它会选择一个与真实后验分布相似的分布族，然后通过最小化这个分布与真实后验分布之间的差异来得到一个最佳的近似分布。这个问题可以转化为一个最优化问题，通常使用变分推断的一个常用方法是最大化证据下界（evidence lower bound，ELBO）来近似后验分布。 变分推断的一个重要特点是可以处理大规模和复杂的概率模型。由于近似分布是通过简化的分布族来表示的，而不是直接计算后验分布，所以它可以减少计算复杂度。此外，变分推断还可以通过引入额外的约束或假设来进一步简化近似分布，提高计算效率。 然而，变分推断也有一些缺点。因为近似分布是通过简化的分布族来表示的，所以它会引入一定的偏差。此外，变分推断的结果依赖于所选择的分布族，如果分布族选择不合适，可能会导致较差的近似结果。 总之，变分推断是一种用于近似计算概率模型中后验分布的方法，通过选择一个与真实后验分布相似的分布族，并最小化与真实后验分布之间的差异来得到一个最佳的近似分布。它具有处理大规模和复杂模型的能力，但也有一些局限性。 ### 回答2： 转变分推断（variational inference）是一种用于近似求解复杂概率模型的方法。它的核心思想是将复杂的后验分布近似为一个简单的分布，通过最小化这两个分布之间的差异来求解模型的参数。 变分推断通过引入一个简单分布（称为变分分布）来近似复杂的后验分布。这个简单分布通常属于某个已知分布族，例如高斯分布或指数分布。变分推断通过最小化变分分布和真实后验分布之间的差异，来找到最优的参数。 为了实现这一点，变分推断使用了KL散度（Kullback-Leibler divergence）这一概念。KL散度是用来衡量两个概率分布之间的差异的指标。通过最小化变分分布与真实后验分布之间的KL散度，我们可以找到一个最优的变分分布来近似真实后验分布。 变分推断的步骤通常包括以下几个步骤： 1. 定义变分分布：选择一个简单的分布族作为变分分布，例如高斯分布。 2. 定义目标函数：根据KL散度的定义，定义一个目标函数，通常包括模型的似然函数和变分分布的熵。 3. 最优化：使用数值方法（例如梯度下降法）最小化目标函数，找到最优的变分参数。 4. 近似求解：通过最优的变分参数，得到近似的后验分布，并用于模型的推断或预测。 变分推断的优点是可以通过选择合适的变分分布，来控制近似精度和计算复杂度之间的平衡。它可以应用于各种概率模型和机器学习任务，例如潜在变量模型、深度学习和无监督学习等。 总而言之，转变分推断是一种用于近似求解复杂概率模型的方法，通过近似后验分布来求解模型的参数。它通过最小化变分分布与真实后验分布之间的差异来实现近似求解。这个方法可以应用于各种概率模型和机器学习任务，具有广泛的应用价值。 ### 回答3： 变分推断（Variational Inference）是一种用于概率模型中的近似推断方法。它的目标是通过近似的方式来近似估计概率分布中的某些未知参数或隐变量。 在概率模型中，我们通常希望得到后验概率分布，即给定观测数据的情况下，未知参数或隐变量的概率分布。然而，由于计算复杂性的原因，我们往往无法直接计算后验分布。 变分推断通过引入一个称为变分分布的简化分布，将原问题转化为一个优化问题。具体来说，我们假设变分分布属于某个分布族，并通过优化一个目标函数，使得变分分布尽可能接近真实的后验分布。 目标函数通常使用卡尔贝克-勒勒散度（Kullback-Leibler divergence）来度量变分分布与真实后验分布之间的差异。通过最小化这个目标函数，我们可以找到最优的近似分布。在这个优化问题中，我们通常将问题转化为一个变分推断问题，其中我们需要优化关于变分分布的参数。 变分推断的一个优点是可以应用于各种类型的概率模型，无论是具有连续随机变量还是离散变量。此外，变分推断还可以解决复杂的后验推断问题，如变分贝叶斯方法和逐步变分推断等。 然而，变分推断也存在一些限制。例如，它通常要求选择一个合适的变分分布族，并且该族必须在计算上可以处理。此外，变分推断还可能导致近似误差，因为我们将问题简化为一个优化问题，可能会导致对真实后验分布的一些信息丢失。 总而言之，变分推断是一种强大的近似推断方法，可以用于概率模型中的参数和隐变量的估计。它通过引入变分分布来近似计算复杂的后验概率分布，从而转化为一个优化问题。然而，需要注意选择合适的变分分布族和可能的近似误差。
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