Log probability 维基百科

最新推荐文章于 2025-10-11 20:15:00 发布
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原文链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Log_probability

博客链接指向维基百科对数概率页面，对数概率在信息技术领域常用于概率计算等场景，可帮助处理小概率事件，避免数值下溢等问题。
解析数理统计在数学领域的经典案例
AI天才研究院
06-11 885
数理统计作为数学的重要分支，在众多领域都有着广泛的应用。本文的目的是深入解析数理统计在数学领域的经典案例，探讨其背后的原理、方法和应用价值。通过对这些案例的研究，我们可以更好地理解数理统计的概念和技术，掌握其在实际问题中的应用技巧。本文的范围涵盖了数理统计的基本概念、核心算法、数学模型以及多个经典案例的分析，包括但不限于抽样调查、假设检验、回归分析等方面的案例。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍数理统计的核心概念与联系，包括基本概念和架构示意图；
深入理解LangChain中的Log Probabilities：获取和分析技巧
awsedrfttyuu的博客
12-19 343
通过本文，您已经掌握了如何在LangChain中获取OpenAI模型的log probabilities。这些技巧不仅帮助您更好地解读模型结果，还为进一步的模型优化提供了基础。
[中文]什么是Log probability？- 摘自维基百科
江南蜡笔小新
08-11 2587
中文维基百科中没有关于log probability的词条，故将英文维基机翻之后上传至此。 原文链接https://en.wikipedia.org/...
从 0 搞懂交叉熵：从信息量、编码逻辑到 log 的核心作用，一篇讲透(附c++程序示例)
最新发布
牟同學的博客
10-11 387
对于离散分布pxp(x)px和qxq(x)qx，KL 散度DKLp∥qDKL​p∥qDKLp∥qEx∼plog⁡pxqxDKL​p∥qEx∼p​logqxpx​公式解读：对每个事件 x，计算 “真实分布的对数概率” 与 “近似分布的对数概率” 的差值，再以pxp(x)px为权重求平均。
探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
jkgSFS的博客
01-21 900
在自然语言处理中，log probabilities是一种对token生成概率的度量。通常，这个值越高，表示生成该token的可能性越大。通过分析log probabilities，我们可以更深入地了解AI模型在生成文本时的决策过程。
HMM模型
weixin_30617561的博客
11-11 168
HMM有三个典型(canonical)问题: 已知模型参数，计算某一特定输出序列的概率.通常使用forward算法解决. 已知模型参数，寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决. 已知输出序列，寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Welch算法以及Reversed Viterbi算法解决. 转载于:http...
第三章 策略梯度及 PPO 算法
qq_41491023的博客
10-29 1990
Policy Gradient Policy Gradient 在 reinforcement learning 中有 3 个components，一个actor，一个environment，一个reward function。 让机器玩 video game 时， actor 做的事情就是去操控游戏的摇杆， 比如说向左、向右、开火等操作； environment 就是游戏的主机， 负责控制游戏的画面负责控制说，怪物要怎么移动， 你现在要看到什么画面等等； reward.
16、数据搜索、挖掘与可视化实战
c2d3e4f的博客
09-02 21
本文介绍了如何通过Python进行数据搜索、挖掘与可视化，涵盖从维基百科抓取编辑IP地址、分析贡献者地理位置频率、使用StackOverflow职位列表生成词云、利用Scrapy爬取维基百科页面链接，以及通过NetworkX可视化页面关系。同时总结了相关技术点、操作流程、注意事项和拓展应用，为数据处理和分析提供了完整实践指南。
GPT-2生成式多轮对话入门-----深入理解“用于中文闲聊的GPT2模型”项目
g534441921的博客
02-20 1万+
深入理解“用于中文闲聊的GPT2模型”项目论文部分提炼DIALOGPT : Large-Scale Generative Pre-trainingfor Conversational Response Generation摘要介绍数据集方法模型结构 本文为对于GPT2 for Chinese chitchat项目的理解与学习 https://github.com/yangjianxin1/GPT...
BERT在意图识别中的应用：效果提升50%的秘诀_副本
AI天才研究院
07-10 897
意图识别（Intent Classification）是指从用户输入的自然语言文本中，识别其潜在的行为意图（如“订机票”“查天气”“投诉快递”）。它是对话系统的“大脑”——正确的意图识别是后续槽位填充（Slot Filling）、动作执行的前提。用户输入：“帮我订明天上午从北京到上海的机票”预订航班（Intent）时间=明天上午出发地=北京目的地=上海（Slots）意图识别的准确性直接影响用户体验：若将“查天气”误判为“订酒店”，会导致系统回复完全偏离用户需求。ATIS。
看李宏毅老师PPO笔记
读书笔记
06-07 508
参考学习：https://github.com/datawhalechina/easy-rl 在强化学习里面，环境跟奖励函数不是你可以控制的，环境跟奖励函数是在开始学习之前，就已经事先给定的。你唯一能做的事情是调整Policy Network里面的策略(policy)，使得可以得到最大的奖励。Policy Network里面会有一个策略， 这个策略决定了Policy Network的行为。策略就是给一个外界的输入，然后它会输出Policy Network现在应该要执行的行为。 网络的输入就是现在机器看.
机器学习模型的性能指标
weixin_26752765的博客
09-04 3150
There are various metrics that we can use to evaluate the performance of ML algorithms, classification as well as regression algorithms. We must carefully choose the metrics for evaluating ML performa...
logits、labels和log-probabilities之间的关系
weixin_42206119的博客
09-28 327
本文阐述了语言模型中的三个核心概念：logits、labels和log-probabilities。logits是模型的原始输出值，表示对词汇表中每个词的预测强度；labels是真实目标值；log-probabilities则是模型预测概率分布的对数值，通过log_softmax转换logits并提取labels对应位置的值得到。这些概念的关系是：logits经转换得到对数概率分布，再结合labels提取出模型对正确答案的预测置信度，最终用于计算交叉熵损失以优化模型参数。理解这些概念对训练语言模型至关重要。
最大似然估计log likelihood
热门推荐
Chloezhao的专栏
12-14 9万+
log likelihood——对数似然函数值 在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”.根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设. 最大似然估计法的基本思想 极大似然原理
Log-Likelihood Ratio
路越的专栏
08-08 9379
在上一家公司用LLR做过相似商品计算,最近在找工作,在这里复习一下. LLR方法的核心是分析事件的计数,特别是事件同事发生的计数. 我们需要的计数一般包括: 1. 两个事件同时发生的次数(k_11) 2. 一个事件发生而另一个事件没有发生的次数(k_12,k_21) 3. 两个事件都没有发生(k_22) EventA Everything but A Event B A
不知道放哪儿的随机编程小发现记录
weixin_42818780的博客
07-02 364
一个变量同时有可能是bool或str，做分流时可以写类似"if a is True"的判断，这样只会对标True布尔值，而不会像"if a"一样将字符串也判定进去。
基础——机器学习
hallao0的博客
06-06 300
学过的东西就要整理… 主要来源： MIT deep learningPart I: Applied Math and Machine Learning Basics1. 机器学习基础1.1 常用模型1.1.1 线性回归找到一条线y=wTx y = w^Tx 尽可能穿过所有样本点，这条线满足mean square error最小 MSEtest=1m∑i(y′test−ytest)2iMSE_{t
TensorFlow函数-02
weixin_45650561的博客
04-25 1617
TensorFlow函数-021、tf.distributions.Normal()2、log_prob(value)3、tf.stop_gradient(input,name=None)4、tf.clip_by_value(A, min, max)5、tf.squeeze(input,axis=None,name=None) 1、tf.distributions.Normal() 该函数定义了一个正态分布。 tfp.distributions.Normal( loc, scale, validate_ar
PPO里面利用Reference模型和KL散度来防止Actor模型训歪：为什么出现log_prob？
阿正的梦工坊
11-20 1884
PPO四个模型里面的Reference模型
log probability
07-28
log probability（对数概率）是指某个事件发生的概率的对数值。通常在机器学习和概率统计中使用对数概率来进行计算，因为对数概率具有一些有用的性质，比如可以避免计算机浮点数溢出问题，同时也可以将乘法运算转换为加法运算，简化计算过程。 对数概率的计算公式如下： log P(x) = log (P1 * P2 * P3 * ... * PN) = log P1 + log P2 + log P3 + ... + log PN 其中，P(x) 是事件发生的概率，P1、P2、P3 等是组成事件的独立事件的概率。 通过使用对数概率，可以更方便地进行概率计算和比较。在机器学习中，常常需要最大化概率或最小化误差，通过将目标函数转化为对数概率后，可以更方便地进行优化和求解。
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