MLE精品文章

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  生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN最近在NLP領(lǐng)域有哪些應(yīng)用？

  ...一點(diǎn)。第二點(diǎn)是在訓(xùn)練G的時(shí)候同時(shí)還用了Teacher-Forcing（MLE）的方法，這點(diǎn)和后面的MaliGAN有異曲同工之處。為什么要這樣做的原因是在對抗性訓(xùn)練的時(shí)候，G不會直接接觸到真實(shí)的目標(biāo)序列（gold-standard target sequence），當(dāng)G生成了質(zhì)...

  asoren 2019-04-25 18:12 評論0 收藏0
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  Python和R：學(xué)哪個(gè)好？

  ...實(shí)用功能和豐富的數(shù)學(xué)工具包。自帶base一R的基礎(chǔ)模塊、mle一極大似然估計(jì)模塊、ts一時(shí)間序列分析模塊、mva一多元統(tǒng)計(jì)分析模塊、survival一生存分析模塊等，同時(shí)用戶可以靈活使用數(shù)組和矩陣的操作運(yùn)算符，及一系列連貫而又完...

  岳光 2019-07-31 11:02 評論0 收藏0
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  Python與R的爭鋒：大數(shù)據(jù)初學(xué)者該怎樣選？

  ...實(shí)用功能和豐富的數(shù)學(xué)工具包。自帶base一R的基礎(chǔ)模塊、mle一極大似然估計(jì)模塊、ts一時(shí)間序列分析模塊、mva一多元統(tǒng)計(jì)分析模塊、survival一生存分析模塊等，同時(shí)用戶可以靈活使用數(shù)組和矩陣的操作運(yùn)算符，及一系列連貫而又完...

  huashiou 2019-07-30 16:11 評論0 收藏0
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  貪心學(xué)院-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級訓(xùn)練營

  ... 貝葉斯方法第十四周：貝葉斯方法論簡介貝葉斯定理從MLE, MAP到貝葉斯估計(jì)集成模型與貝葉斯方法比較計(jì)算上的IntractiblityMCMC與變分法簡介貝葉斯線性回歸貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例：基于Bayesian-LSTM的命名實(shí)體識別第十五周：主題模型...

  番茄西紅柿 2021-11-25 09:43 評論0 收藏2637
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  使用深度學(xué)習(xí)打造智能聊天機(jī)器人

  ...進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，傳統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)基本上是較大似然法（MLE），就是說給定用戶輸入Message，通過訓(xùn)練來較大化生成應(yīng)答Response的概率：其中M代表message，R代表Response。文獻(xiàn)X提出了改進(jìn)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：較大化互信息（MMI），其目...

  ivyzhang 2019-04-25 18:02 評論0 收藏0
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  用GAN去除動(dòng)作片中的馬賽克和衣服

  ...數(shù)較大，這就是較大似然估計(jì)(Maximum Likelihood Estimation)：MLE是一個(gè)最基本的思路，實(shí)踐中用得很多的還有KL散度(Kullback–Leibler divergence)，假設(shè)真實(shí)分布是P，采樣分布是Q，則KL散度為：從公式也能看出來，KL散度描述的是兩個(gè)分布...

  DC_er 2019-04-25 18:16 評論0 收藏0