最近笔者在香港某校做 Research Assistant, 主要研究方向是基于仿真的推断 (Simulation-Based Inference,SBI) 在生成模型 (Generative Model) 背景下的解决方案。该问题是贝叶斯推断中的一类,因为其似然函数无法被精确求解 (intractable),因此又被称为无似然推断 (Likelihood-Free Inference)。
及variance最大的分布，故可以采用均匀分布作为先验分布，此时最大后验估计等价与最大似然估计。
开发无需先验分布的有效且高效的概率推断统计方法已有很长的历史。Fisher的置信推断可能是这些尝试中最著名的。我们认为,尽管置信推断及其各种扩展在形式上看似无先验,但实际上并非无先验,因此不符合无先验概率推断的要求。相比之下,推断模型(IM)框架是真正无先验的,并被证明是一种有前景的新方法,能够生成既有效又高效...
GMNN使用条件随机场来定义以对象特征为条件的所有对象标签的联合分布,并且可以使用 似然 优化该框架 伪 变异EM算法 算法 ,该在E步和M步之间交替。 在E步中,我们 推断 未标记对象的标签,在M步中,我们 学习 参数以最大化伪可能性。 为了有益于训练这样的模型,我们在GMNN中引入了两个图神经网络,即GNNp和GNNq...
“治”——洋务派Vs西洋侵略者、封建统治阶级;维新派Vs资产阶级革命派;资产阶级革命派Vs无产阶级革命派;中国主战派Vs日本侵略者#反腐败与治理#反腐败斗争比较静态分析、历史统计分析、行为科学统计及其近似推断、经验函数(解析式)→自洽函数:最大似然估计、近似分析、层析法、分类讨论、分类统计、社会统计学、湖南...
shape parameters”和描述先验可信度的“degree of freedom”，此时的最大后验估计就不等价于最大似然...
举个栗子：首先在做贝叶斯估计时，有此时当似然取二项分布时，能确定其先验为Beta分布可看出后验分布与...
我做了不少probabilistic modeling，说实在的，我真没发现贝叶斯和最大似然多么“本质”的区别，至少在...