文章发表在KDD 2018 Research Track上，链接为Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts。
在工业界基于神经网络的多任务学习在推荐等场景业务应用广泛，比如在推荐系统中对用户推荐物品时，不仅要推荐用户感兴趣的物品，还要尽可能地促进转化和购买，
随机模拟统计模拟中有一个重要的问题就是给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本。一般而言均匀分布 Uniform(0,1)的样本是相对容易生成的。 通过线性同余发生器可以生成伪随机数，我们用确定性算法生成[0,1]之间的伪随机数序列后，这些序列的
转载
2013-10-14 16:23:00
169阅读
2评论
Gibbs抽样方法是 Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法的一种，也是应用最为广泛的一种。wikipedia称gibbs抽样为 In statistics and in statistical physics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a&nbs
转载
2023-11-08 18:28:51
121阅读
R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
转载
2023-09-20 06:39:48
136阅读
http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
转载
2023-06-29 10:10:28
32阅读
# 利用 Gibbs 取样法的 Python 实现指南
Gibbs 取样是一种广泛用于从高维概率分布中抽样的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法。此方法在许多统计推断和机器学习场景中非常有效，特别是在后验分布不易直接抽样的情况下。本文将为刚入行的小白详细介绍使用 Python 实现 Gibbs 取样法的步骤与相关代码。
## Gibbs 取样的基本流程
在实施 Gibbs 取样法时，我们可以遵
Welcome To My Blog一.蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)是
原创
2023-01-18 10:24:44
459阅读
Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单。
可能的应用：
计算高维连续概率分布函数的数学期望， Gibbs 采样得到 n 个值，再取均值；
比如用于 RBM；
转载
2017-04-03 22:44:00
374阅读
1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，称为“collapsed”的Gibbs采样；并且个人的一个感觉是，观测量所直接依赖的那些变量是不能被积分掉的，否则无法有效的进行抽样…gibbs采样需要知道样本中一个属性
原创
2017-01-22 21:37:17
10000+阅读
点赞
1评论
Markov Random Field是属于high level的image analysis，比如给定一幅图像，经过分析可以得出结论：
1. 整个图像是属于马尔科夫分布的，即图像中的每个像素基本上都是只和邻近的像素有关系，受邻域外的像素影响很小，甚至可以忽略不计（在马尔科夫模型中），这是从整个图像的分布的角度上来考虑问题
2. Gibbs模型更关注于点与点(pixel)之间的数学关系，试图用一
转载
2018-08-19 09:50:55
735阅读
MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的边缘概率和条件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distribution
clear, clc
rng('default')
num_samples = 5000;
num_dims = 2;
mu = [0, 0];
rho(1) =
转载
2017-04-03 22:13:00
589阅读
1. difference between hidden variables and hyperparameter2. procudrestep 1: the complete-data likelihood, given hyperp observed data
原创
2023-06-29 10:07:44
24阅读
grabcut算法是微软的一个研究院提出的。算法在提取前景的操作中需要很少的人机交互，结果非常好。 通俗的说，一开始用户用户需要用一个矩形将前景区域框住。然后使用算法迭代分割。但有时分割的结构不够理想，会把前景和背景弄错，这时需要我们人为的修正了。 具体的原理用户输入一个矩形，矩形外的区域一定是背景，矩形内的东西是未知的计算机会对我们数据的图像做一个初始化的标记，她会标记前景和背景像素使用高斯
转载
2023-11-30 09:28:43
67阅读
目录蒙特卡洛积分的基本思想一、内置函数+平均值法二、对偶变量法三、控制变量法四、重要性抽样法 蒙特卡洛积分的基本思想考虑可积函数，现要计算。若能够将拆分为两个函数的乘积，即，则原积分形式可表示为。记此时的x的密度函数为，那么即可表示为。不难看出，是很容易利用随机数进行估计的，它的值在样本量足够大的时候，可以用进行估计（其中，是来源于密度函数为的样本）以上思想的关键在于密度函数的寻找（因为我们只有
转载
2023-09-06 13:46:13
227阅读
目录MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样MCMC(四)Gibbs采样 import math
import random
import matplotlib.pyplot as
转载
2023-11-06 13:58:33
153阅读
文章目录练习：用程序实现正态分布均值、方差的后验分布抽样。题目背景Gibbs抽样（详细公式推导）Gibbs采样R代码实现
μ
\mu
转载
2023-11-16 22:07:24
246阅读
本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景 随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉
转载
2022-12-22 03:30:48
132阅读
坐标平面上的三点，A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1)，假设有概率分布 p(x,y)（P(X=x,Y=y) 联合概率），则根据联合概率与条件概率的关系，则有如下两个等式：
{p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1)
因此有：
p(x1,y1)⋅p
转载
2017-04-03 14:47:00
223阅读
