原创 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之四（第2章 MCMC）
第2章 分佈密度估算的採樣法 2.1 如何採樣 有了概率分佈P(X)，我們要生成符合這個分佈的樣本。這個過程也叫採樣(sampling)。 這其實並不是一個簡單的任務。我們知道，計算機可以生成符合某些指定分佈的僞隨機數（僞隨機
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原创 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章 總結）
更重要的是，VAE模型經過樣本集X的訓練，它不僅學習到了樣本集的分佈P(X)，而且還可以直接產生符合P(X)的新樣本，即對P(X)的採樣。
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原创 Where Comes The Name "Softmax"?
Softmax的名字是怎麼來的？by Jiyang Wang (e-mail: [email protected])When I was learning multiclass classifiers such as SVM and
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原创 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之二（作者簡介）
Brief Introduction of the Blog AuthorChief Architect at 2Wave Technology Inc. (a startup company in stealth mode)Educati
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原创 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之三（第1章）
第1章 概率分佈的模型表達及建模 1.1 模型 模型有很寬泛的定義，在Wikipedia上對Model的解釋裏就列出了多種模型及其定義。在我們要討論的內容的語義下，模型就是輸入與輸出之間關係的一種表達與實現。我們不關心模型
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原创 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之一（內容簡介）
A Gentle Introduction to Probabilistic Modeling and Density Estimation in Machine LearningAndA Detailed Explanation of V
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