學習筆記：生成模型(待完善)
這一章，是書中最後的一章，我認為是概念最大的一章，看完這一章之後，
我很是欣慰啊，高興，總算是結束了，有種心理是，讓你虐我千百遍.我始終待你如初戀啊。
相關玻爾茲曼機的生成模型
@@1.玻爾茲曼機
@@2.RBM 受限玻爾茲曼機 ，簧風琴
@@3. DBN 深度信念網路
@@4.DBM 深度玻爾茲曼機
@@5.實值資料上的玻爾茲曼機
@@6.卷積玻爾茲曼機
@@7.用於結構化或序列輸出的玻爾茲曼機和其他玻爾茲曼機
生成網路---代表深度信念網路
@@1. sigmoid 信念網路
@@2. 可微生成器網路
@@3.變分自編碼器 VAE
@@4.生成式對抗網路 GAN
@@5.生成矩匹配網路
GSN生成隨機網路 ---ABC近似貝葉斯計算
——————————————————————————————————
該筆記，由於時間關係，待有時間，梳理完後在逐步補善完成，先佔位，也是完成學習記錄，實在沒有辦法，最近時間擠得滴水不剩。
相關推薦
學習筆記：生成模型(待完善)
這一章，是書中最後的一章，我認為是概念最大的一章，看完這一章之後， 我很是欣慰啊，高興，總算是結束了，有種心理是，讓你虐我千百遍.我始終待你如初戀啊。 相關玻爾茲曼機的生成模型 @@1.玻爾茲曼機 @@2.RBM 受限玻爾茲曼機 ，簧風琴 @@3. DBN 深度信
學習筆記：蒙特卡羅方法(待完善)
蒙特卡羅方法，是一種隨機演算法，通過它可以得到一個近似解。 書中本章主要講了，取樣，重要取樣，Gibbs取樣，MCMC 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法， 全面介紹了蒙特卡羅方面的相關知識。 —————————————————————————————————— 該筆記，由於時間關係，待有時
MySQL學習筆記：生成時間維度表2
RM -- date con xxx delet mage set 維度表 實現目的： 測試： # 測試 加一秒 SELECT DATE_SUB(DATE_ADD(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 SECOND), INTERVAL 1
CSS學習筆記：盒子模型
dev docs eve cti http box out rect per 盒子模型（CSS basic box model）：When laying out a document, the browser‘s rendering engine represents ea
Tensorflow學習筆記：VGG16模型——Finetuning，貓狗大戰，VGGNet的重新針對訓練
這一篇介紹一下VGG16模型的修改 Step 1: 對模型的修改 首先是對模型的修改（VGG16_model.py檔案），在這裡原先的輸出結果是對1000個不同的類別進行判定，而在此是對2個影象，也就是貓和狗的判斷，因此首先第一步就是修改輸出層的全連線資料。
學習筆記：直面配分函式（待完善）
配分函式，是未歸一化概率所有狀態的積分（對於連續變數）或求和（對於離散變數） 直面配分函式，是由於配分函式，在很多模型上，在積分和求和上面很難計算，所以書中在本章，我認為主要介紹了7種方法，3種策略。 基於MCMC 的改進求解 @@1.對數似然梯度----能量函式（負相
學習筆記：規則學習（待完善）
這篇筆記，主要是機器學習第15章的學習筆記。涉及很多概念，後面複習時，來補全文章，主要是概念結構。 規則學習：是從訓練資料中學習出一組能用於對未見示列進行判別的規則。 @@1. 規則頭 ===> 規則體 @@2.規則集合 ，衝突，衝突消解 解決衝突的策略：投票
學習筆記：近似推斷（待完善）
在很多概率模型中，很難訓練的最重要的原因是，很難進行推斷，所以書中，專門開了這章，來面臨訓練中最大而又，不能不解決的問題，近似推斷。 近似推斷，可以視為優化問題， 主要是 最大化下界 最大化下界： @@1. EM 期望最大化 @@2. MAP 最大後驗推斷 然後書
Linux學習筆記：OSI七層模型
路由器 交換機 比特流 兼容性 linux OSI七層模型： OSI（Open System Interconnection，開放系統互連）七層網絡模型稱為開放式系統互聯參考模型 ，是一個邏輯上的定義，一個規範，它把網絡從邏輯上分為了7層。每一層都有相關、相對應的物理設備，比如路由器
MySQL學習筆記：循環生成5萬行id連續的數據
comm host RoCE pan spa $$ In () sele # ---- mysql循環生成5萬行id連續的數據 ---- /* id 1 2 3 4 …… */ CREATE TABLE tb( id INT(11) NOT NULL AUT
學習筆記：【案例】財政收入影響因素分析及預測模型
6.0 pearson end 4.5 pandas 問題 特征 ase max() 案例來源：《Python數據分析與挖掘實戰》第13章 案例背景與挖掘目標 輸入數據： 《某市統計年鑒》（1995-2014） 挖掘目標： 梳理影響地方財政收入的關鍵特征，分析、識別影響地
[轉載搬運工]Mark概率圖模型學習筆記：HMM、MEMM、CRF
概率圖模型學習筆記：HMM、MEMM、CRF 一、Preface 二、Prerequisite 2.1 概率圖 2.1.1 概覽2.1.2 有向圖 vs. 無向圖2.1.3 馬爾科夫假設&馬爾科夫性2.2 判別式模型 vs. 生成式模型2.3 序列建模 三、HMM
學習筆記：結構化概率模型
"結構化概率模型"（structured probabilistic model），是一類用圖形模式表達基於概率相關關係的模型的總稱，也稱“圖模型”（graphical model）英文簡稱，PGM 概率圖模型具有圖論和概率論兩大理論基礎，是生成模型的基礎。因此它可以
springboot2學習筆記：mvnw相關檔案生成
在學習springboot2的時候，我們會發現，可以用 命令 mvnw spring-boot:run 來啟動專案。 使用這個命令，依賴於專案中的 mvnw，mvnw.bat，mvnw資料夾 那麼怎麼生成這些檔案？ 在pom.xml的檔案中，在<build>
《新興實踐》學習筆記之設計模型：展望未來的設計教育（第一章）
作者：Ken Friedman 引言： “如今大部分設計挑戰都需要分析和綜合的規劃能力，而這些能力無法僅僅依靠當代設計的專業實踐來培養” 一、設計的背景 引言： “未來已經來到了，
Tensorflow學習筆記：變數作用域、模型的載入與儲存、執行緒與佇列實現多執行緒讀取樣本
# tensorflow變數作用域 用上下文語句規定作用域 with tf.variable_scope("作用域_name") ......
Python機器學習筆記：深入理解Keras中序貫模型和函式模型
先從sklearn說起吧，如果學習了sklearn的話，那麼學習Keras相對來說比較容易。為什麼這樣說呢？ 我們首先比較一下sklearn的機器學習大致使用流程和Keras的大致使用流程： sklearn的機器學習使用流程： 1 2 3 4
無監督學習：生成模型
1. 生成模型 2016年PixelRNN，2014年Variational Autoencoder (VAE)，2013年Generative Adversarial Network (GAN)。 2. Pixel RNN 這種方法的主要過程
spark機器學習筆記：（六）用Spark Python構建迴歸模型
博主簡介：風雪夜歸子（英文名：Allen），機器學習演算法攻城獅，喜愛鑽研Meachine Learning的黑科技，對Deep Learning和Artificial Intelligence充滿興趣，經常關注Kaggle資料探勘競賽平臺，對資料、Machi
spark機器學習筆記：（四）用Spark Python構建分類模型（上）
因此,當 wTx的估計值大於等於閾值0時,SVM對資料點標記為1,否則標記為0(其中閾值是SVM可以自適應的模型引數)。 SVM的損失函式被稱為合頁損失,定義為: