基于Hebb规则的分布神经网络学习算法
【摘要】针对大多数现有的标记分布学习算法从全局角度利用标记相关性,忽略了仅存于部分示例范围内的局部标记相关性,同时,算法性能会受到无关和冗余特征干扰的问题,提出一种基于局部标记相关性的标记分布学习算法(LDL-LLC)。通过对训练数据进行分组,将每组训练数据的标记相关性约束在标记输出上,探索和利用局部标记相关性,...
EM算法的可行性要求隐藏变量 z 的后验概率 P(z|X;θ) 的计算是tractable的,即 z 的取值空间不能太大,而且数据集 X 不能太大。 当EM算法不适用时,我们需要选择新的proposal分布 q(z) 取代P(z|X;θ) ,它满足两个条件:一是容易计算,二是虽不等于但可以很接近 P(z|X;θ) 。剩下的工作就与EM的...
在给定训练数据集以及函数函数L(y,f(x)),我们要解决损失函数极小化问题。 通常这是一个复杂的优化问题,前向分步算法的想法是:因为学习的是加法模型,如果能从前向后,每一步只学习一个基函数极其系数,逐步逼近优化目标函数,那么就可以简化优化复杂度。及上述的式子中,每一步m都取当前步骤。去掉m的求和符号。 算...
【转帖】基于联合树的概率分布算法学习笔记 贝叶斯网络由有向图和条件概率分布函数构成。 前者说明了各种条件之间的影响关系,后者说明了各种取值的概率。 后者的表现形式有两种,函数形式和表形式。 在贝叶斯网络确定之后,可以根据观察到的数据来做一系列假设。这些假设会改变网络中的先验数据,并逐步影响整个网络。
分布强化学习(RL)在Atari游戏中取得了最先进的性能,通过重新将传统的RL转化为分布估计问题,明确地估计概率分布而不是总回报的期望。分布RL的瓶颈在于对这种分布的估计,其中必须诉诸于回报分布的近似表示,而回报分布是无限维的。大多数现有的方法侧重于学习一组预先定义的回报分布的统计函数,需要涉及的投影来维护次序统计...
在这一过程中,3个环节的具体设计将决定产生什么样的标记分布学习算法:第1是度量2个描述度分布之间相似性的指标;第2是 d ( y | x ; θ )的参数形式;第3是有关 θ 的优化算法 . 如果用kl散度(kullback-leibler divergence)来度量年龄的2种...
1. 前向分布算法 前向分布算法的思路是从前向后,每一步学习一个基函数及其系数,最终逐步逼近优化目标函数式。 2. 梯度提升决策树(GBDT) 梯度提升决策树是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树(回归树)组成,搜有数的结论累加起来做最终答案。GBDT的三个主要概念:Regression Decistion Tree, Gradient Boosting...
数据分布是分布式存储系统的一个重要部分。 1. 故障域隔离 同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险。 2. 负载均衡 数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲,部分节点超载,从而影响系统性能。 3. 控制节点加入离开时引起的数据迁移量 ...
要求数据符合正态分布的机器学习算法 数据符合正态分布意义,文章目录多变量分析统计基于的假设1.为什么变量分布要呈现正态分布?2.判断数据是否服从正态分布的指标:偏态与峰度3.如何调整原始分布趋于正态分布?多变量分析统计基于的假设正态性当谈论正态性时,即数据应该