李兰溪的专栏

文章目录一、贝叶斯推断的工作流二、一个业务例子三、变分推断四、平均场理论五、业务CASE的平均场变分推断求解六、代码实现一、贝叶斯推断的工作流在贝叶斯推断方法中，工作流可以总结为：根据观察者的知识，做出合理假设，假设数据是如何被生成的将数据的生成模型转化为数学模型根据数据通过数学方法，求解模型参数对新的数据做出预测在整个pipeline中，第1点数据的生成过程，这是业务相关的，...

目录概述从序列到图Unigram 模型Bigram 模型实现概述分词是NLP任务Pipeline中的重要步骤，一般来说都需要将句子切分成词之后，才能进一步把词进行向量化，最终输出各种各样的数学模型中，从而完成特定的NLP任务。中文不同于英文句子那样天然会用空格分割单词，所以中文句子切成独立的词相对困难，并且中文句子的词是上下文相关的，不同的分词方式会导致同一个句子出现不同含义。例如: 研究所取...

文章目录从Q learning到策略梯度AC算法A2C算法从Q learning到策略梯度在解决MDP问题的算法中，Value Base类算法的思路将关注点放在价值函数上，传统的Q Learning等算法是一个很好的例子。Q Learning通过与环境的交互，不断学习逼近(状态, 行为)价值函数Q(st,at)Q(s_t, a_t)Q(st​,at​)，而策略本身即选取使得在特定状态下价值函数...