1.http://pgm.stanford.edu/
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2022-07-16 00:27:50
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_461db08c0101jv5j.html最近在
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2013-06-04 18:45:00
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随机计数算法 probabilistic counting
一个著名的问题，给定一个数据集，一共有n个元素，其中完全不同的元素个数为m，怎么求出m？
如果要准确的计算，那么复杂度是nlog
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2012-05-19 17:52:01
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本文参考hogo在youtube上的视频：https://www.youtube.com/watch?v=t2NQ_c5BFOc&index=49&list=PL6Xpj9I5qXYEcOhn7TqghAJ6NAPrNmUBH一、理论基础在训练autoencoder模型时，为了防止过拟合，我们经常采用denoising策略，即在输入中加入噪声，让模型去重构加噪声前的数据，这样的模型
在这篇博文中，我们将探讨如何解决“Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models”相关的问题。我们会从协议背景开始，层层深入，直到性能优化和多协议对比，确保你能对这个技术有个全面的了解。
### 协议背景
在探索“Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models”时，首先要认识到其在深度学习中
A Probabilistic Formulation of Unsupervised Text Style Transfer无监督的问题转化设X
原创
2022-12-26 18:12:31
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netty通讯需要对数据进行编码，解码，于是我们需要用到netty的编码器、解码器netty 提供的解码器DelimiterBasedFrameDecoder 解决TCP的粘包解码器StringDecoder 消息转成String解码器LineBasedFrameDecoder 自动完成标识符分隔解码器FixedLengthFrameDecoder
NLP经典论文之zhiA Neural Probabilistic Language Model
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2021-07-30 10:40:21
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注意：tensorflow api 在 1.1.0 以后迎来重大变化，edward 的稳定版依赖于 tensorflow 1.1.0。
edward是一个支持概率建模、推断的 Python 第三方库，官网地址：A library for probabilistic modeling, inference, and criticism.，其教程 edward tutorials。
其主要实现和支
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2017-06-06 23:19:00
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其框架结构如下所示：可分为四 个部分：词嵌入部分输入隐含层输出层我们要明确任务是通过一个文本序列（分词后的序列）去预测下一个字出现的概率，tensorflow代码如下：import argparse import math import time import numpy as np import tensorflow as tf from datetime import date from p
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2020-12-04 19:06:00
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tlab Github-Jupyter Notebook代码1- 用于PCA的EM算法# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jan 25 22:06:32 2018@author: brucel
原创
2023-03-27 13:09:53
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1.词向量介绍在NLP任务中，第一步首先将自然语言转化成数学符号表示。一般常用的词汇表示方法:one-hot表示，这种方法是将每个单词表示为一个很长的向量，这个向量的长度是词汇表的大小，其中绝大数元素是0，只有一个元素是1，如“男人”表示为:[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0…]，“男孩”表示为:[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0…]。one-hot方法采用稀疏的方式进行单词的表...
原创
2021-07-30 10:31:53
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Lake, B. M., Salakhutdinov, R., and Tenenbaum, J. B. (2015). Human-level concept l
原创
2022-09-19 10:11:34
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!image.png(https://s2.51cto.com/images/20220507/1651913028585747.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)今天搞
原创
精选
2022-05-17 08:55:14
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此外，根据观察，不同的人体姿态可能具有相似的属性（比如人在坐下时，手的动作可能不相同，但腿部位置可能相同），于是
原创
2024-08-08 09:30:01
95阅读
文献阅读报告：MutiPath: Multiple Probabilistic Anchor Trajectory Hypotheses for Behavior Prediction文章目录文献阅读报告
原创
2024-05-24 11:51:43
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题外话： 研二下学期开始做基于高精度三维激光点云地图的定位工作，由于导师不懂瞎指挥，全靠自己摸索，走了好多弯路。其实我的工作目标很明确，地图是已经建好的地图，我只是在里面做定位就行了。然而一开始我想把整个slam流程搞明白，结果暑假看了一个月的slam十四讲，想着看懂这个找工作面试的时候可以用上。并没有什么卵用，这本书全是视觉的东西，我所做的基于激光的，所以这本书真的只是大概了解了一下slam是个
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2024-03-10 11:05:12
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1. Bayesian approach对于多项式拟合问题，我们可通过最小二乘（least squares）的方式计算得到模型的参数，最小二乘法又可视为最大似然（maximum likelihood）的一种特例，当模型选择过于复杂时，很容易在测试集上造成过拟合（over-fitting），因此，过拟合问题可被理解为最大似然普遍存在的一种性质。过拟合的问题可通过贝叶斯方法得以避免。2. 举例由 N
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2017-01-11 16:51:00
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作者：lnn_csdn花了一周多的时间读了一篇论文《Human-level concept learning through probabilistic program induction》（《通过概率规划归纳进行类人概念学习》），这是15年12月science的一篇封面文章，主要解决了小样本情况下的计算机学习问题。第一次读论文，而且是英文论文还是有点吃力，参考了很多其他的博客和新闻评论，自己也
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2022-05-18 22:04:06
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概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）是用于开发概率模型的机器学习框架。它可以使用简单的逻辑语法去定义模型，通过快速凸优化进行运算。PSL在自然语言处理，社交网络分析，知识图，推荐系统和计算生物学等许多领域产生了最不错的结果。
翻译
2018-08-12 14:14:46
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