变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x)) 。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x)，我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值。变分:指的是泛函的变分。打个比
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2023-12-11 09:51:02
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文章目录EM算法EM算法推导 方法1EM算法推导 方法2变分推断变分推断推导本文参考资料 EM算法对于概率图模型中包含有隐变量的情况，可以使用EM算法进行参数估计。隐变量是指不可观测的变量，但其参与到了样本的生成过程。例如在混合高斯模型中，样本的生成过程为首先确定其所属的类别，之后根据其类别选择相应的高斯分布，生成样本。在该生成过程中，样本所属的类别即为一个隐变量。本文综合了一些相关资料，主要聚
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2023-11-10 22:20:17
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来源于CVPR2022的GroupNet，CAVE-based算是一个全新的东西，值得深入研究一下。其中变分推导的理解在下方。 *b站上有一个up主关于这个问题讲得很清晰（视频地址），本文是该视频的文字总结。Problem Definition 给定observation variable （比如RGB图片）和latent variable （比如是RGB图片经过encoder得到的latent
问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术，它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记，错误或不足的地方敬请指出。X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X,Z)是个关于变量X,Z的联合分布，我们的目标是得到后验分布P(Z|X)的一个近似分布。 在之前介绍过Gibb
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2024-08-02 15:21:42
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文章目录贝叶斯与近似贝叶斯KL散度变分贝叶斯平均场变分族(mean-field variational family)MCMC黑盒变分推断(BBVI)参考 贝叶斯推断的优势在于可以结合一些我们已知的先验信息。对于复杂的一些问题建模也非常灵活，很适合用于应用统计方面的工作。但是贝叶斯模型有一些问题，如果用传统的MCMC来求的话速度会非常慢，而现今问题的数据量和维度都比较大，在这样的问题上做贝叶
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2024-03-01 13:31:28
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文章目录0 笔记说明1 背景介绍1.1 频率派1.2 贝叶斯派2 公式推导3 符号修正4 SGVI0 笔记说明。注意：本笔记主要是为了方便自己日后复习学习，而且确实是本人亲手一个字一个公式手打，如果遇到复杂公式，由于未学习LaTeX，我会上传手写图片代替（手机相机可能会拍的不太清楚，但是我会尽可能使内容完整可见），因此我将博客标记为【原创】，
原创
2023-02-06 13:14:18
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变分 概率推断的核心任务就是计算某分布下的的某个函数的期望，或者计算边缘概率分布，条件概率分布等等。EM算法就是计算对数似然函数在隐变量后验分布下的期望。这些任务往往需要积分或求和操作。但在很多情况下，计算这些东西往往不那么容易。首先，积分中涉及的分布可能有很复杂的形式，这样就无法直接得到解析解。其
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2018-10-26 21:02:00
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接着主要讲几个变分推断的例子，试图阐述清楚变分推断到底是如何应用的。首先是二元高斯分布的近似。我们假设二元高斯分布是可分解的，也就是两变量之间独立。二元高斯分布其中可分解形式为：我们想用q(z)去近似p(z)，用前面推导出来的(10.9)： 因为是求z1的分布，所以按(10.9)，我们在z2上求期望
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2018-10-26 21:03:00
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什么是变分法？变分是微分的推广，微分针对的是，一个函数因变量对自变量求导，自变量是一个数值变量；变分针对的是函数的自变量是一个函数。有人说：那不就是微分方程吗？普通微分方程是一个函数和它的导数（或者高阶导数）组成的方程，解方程就是求这个函数；变分法解决的是一个函数及其导数组成另一个复杂函数，然后对这个新函数的定积分求极值，解方程是要求定积分能取到的时候的原函数。欧拉-拉格朗日方程变分法的核心是Eu
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2023-07-04 15:58:57
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## MySQL分区表
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，而分区表是MySQL中的一种高级特性。分区表可以将一张大表拆分成多个小的数据块，每个数据块叫做分区，可以提高查询和维护的效率。本文将介绍MySQL分区表的概念、使用方法和示例代码。
### 什么是分区表？
在MySQL中，分区表是将一个大表拆分成多个小表，每个小表是独立的、独自存储数据的。分区表可以根据预先定义的规则将数据分
原创
2023-09-03 17:41:41
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之前参加课题组相关信号处理的课题的学习笔记。 变分模态分解(variational mode decomposition)VMD是2014年提出的一种非递归信号处理方法，通过将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数(IMF)，迭代搜寻变分
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2024-06-21 16:11:16
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-08-17 20:00:28
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TV：Total VariationBTV：Bilateral Total VariationOsher等在1992 年提出了总变分（TV）超分辨率重建方法，该方法能够有效地去除噪声和消除模糊，但是在强噪声情况下，图像的平滑区域会产生阶梯效应，同时图像的纹理信息也不能很好地保留。Farsiu等在2004 年提出了双边总变分（BTV）正则化方法，该方法不仅考虑了周围像素与中心像素的几何距离
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2023-12-11 11:40:52
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在我的IT实践中，遇到了“mysql将元变分”的问题。这一挑战促使我深入研究如何有效解决这一问题。在这篇博文中，我将详细记录解决过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等内容。
### 环境准备
要解决“mysql将元变分”问题，首先需要确保我们的环境配置正确。以下是必备的依赖安装指南以及版本兼容性矩阵。
#### 依赖安装指南
| 组件 | 版
机器学习中的参数优化算法中梯度下降法用的比较多，此处就转载了一篇写的通俗易懂的文章。转自：一、误差准则函数与随机梯度下降： 数学一点将就是，对于给定的一个点集（X，Y），找到一条曲线或者曲面，对其进行拟合之。同时称X中的变量为特征（Feature)，Y值为预测值。 如图： 一个典型的机器学习的过程，首先给出一组输入数据X，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新
文章目录1. 回顾：微分的定义2. 泛函和变分概念简介2.1 泛函概念简介2.2 变分概念简介3. 变分的运算法则简介4. 变分法详述4.1 历史4.2 极值5. 变分的运算法则详述5.1 定义5.1.1 泛函导数5.1.2 泛函微分5.2 性质5.3 泛函导数的确定5.3.1 公式5.3.2 例子5.3.2.1 Thomas-Fermi kinetic energy functional5.3
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2023-12-14 06:48:24
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这是经常使用到的一些基础推断，记录下来： 包含是：推断整数、推断邮箱、推断、推断邮政编码、推断中文 import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.commons.lang3.
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2022-01-12 09:36:09
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2023-10-09 17:44:09
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全变分（Total variation），也称为全变差，是图象复原中常用的一个名词。本文简要介绍全变分的概念以及在图象去噪中的应用。一维信号的全变分和去噪一维连续函数的全变分一维连续实函数在区间上的全变分定义为参数曲线的弧长。其表达式为
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2024-04-02 09:17:43
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如果这个最大的概率发生在70%，那你就会说根据目前的数据，最有可能的情况是硬币正面朝上的概率是70%，参数就是这个。MLE 的目标是找
原创
2024-01-04 12:05:41
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