returntf.reduce_sum(log_abs_det_J_inv, axis=event_dims) 在强化学习中一般都是使用比较简单的概率分布的非线性变换(没有看到有使用多分布组合或者是贝叶斯或变分推断那种复杂的概率分布变换计算),因此我们只要编写 forward 、inverse、inverse_log_det_jacobian函数即可,并且由于强化学习算法中使用的大多都是逐元素...
硕士学位论文 基于 Log-det 正则化的半径-间隔学习方法 及其应用 LEARNING OF RADIUS-MARGIN BASED MOD-EL WITH LOG-DET REGULARIZATION AND ITS APPLICATION 朱园园 哈尔滨工业大学 2016 年年 6 月 万方数据 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 74 p. 轴承圆柱滚子直径动态测量误差补偿研究 110 p. 重型立式...
总的来说，"LOGDET"是一个涵盖了物流策略、执行细节和专业分工的缩写词，尤其在现代商业和组织管理中，其重要性不言而喻。不过，尽管它在网络中广泛传播，其版权归属于原创者，使用者应谨慎引用，以确保信息的准确性和合法性。
Log-determinant Logarithm determinant, aka log-det, is useful in numerous statistical applications and related fields, including machine learning, for example, it is used in calculating log probability density function (logpdf) and maximum log-likelihood function. The log-determinant of a positive ...
Amari, "Log-determinant divergences revisited: Alpha-beta and gamma log-det divergences," Entropy, vol. 17, no. 5, pp. 2988-3034, 2015.Andrzej Cichocki, Sergio Cruces, and Shun-Ichi Amari. Log-Determinant divergences revisited: Alpha-beta and gamma log-det divergences. arXiv preprint arXiv...
强化学习算法中的log_det_jacobian —— 概率分布的仿射变换(Bijector) 前文说到概率分布的仿射变换(Bijector)在贝叶斯、变分推断等领域有很重要的作用,但是在强化学习中呢,其实在强化学习中也会用到,但是最为普遍的应用场景其实只是做简单的tanh变换。
Journal of System Simulation Jan., 2009 • 174 •高斯过程回归中的logdet近似算法及数值实验 周杰英, 张雨浓, 张佳佳, 卢 建林, 李晓峰 (中山大学电子与通信工程系, 广州 510275) 摘 要: 在高斯过程以及其他空间回归模型中, 超参数的最大似然估计(MLE) 通常需要求矩阵行列式对数的估计, 简称log det。
针对上述问题,本文从模型优化的角度出发,构建了一个高效的基于Log-det正则化的半径-间隔支持向量机模型(L-SVM).由于传统的半径-间隔SVM属于有约束的非凸模型,本文首先通过对半径R进行约束近似,将原始问题转化为无约束的凸优化模型,并采用Log-det正则化项进一步降低模型过拟合的可能性,同时给出了高效的算法求解策略....
In Section 2, the proposed online Logdet divergence based metric learning model is presented. The function [D.sub.ld]() represents Logdet divergence [14]: There are several advantages when using Logdet divergence to regularize the metric learning process. A fast Logdet divergence based metric ...
1 log det 的幂级数近似 为了保证高斯过程近似实现的完备性和健壮性,本文在 接下来的两部分中,通过三个补偿方案,将幂级数展开的方 法扩展到广义正定矩阵中[1-7],提出了一种只需 50N 2 次操作 就可以求得 log det 近似值的方法。 在仅用 O( N 2 ) 次操作的矩阵向量积来估计 log det(C ) ...