The dual of constrained KL-Divergence is the MLE of the log-linear model
视频地址:https://player.bilibili.com/player.html?aid=383196925 极大似然估计/最大后验估计—通过抛硬币例子理解 下面附一张第2问的手稿:
什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最...
交叉熵 这里不想叙述太多关于熵和交叉熵的基本知识,简单来说交叉熵是用来计算两个函数或者概率之间的距离,计算的方式也是使用的KL Divergence,在机器学习的世界里面大概可以认为交叉熵和最大似然估计是一回事,如果看到这两个术语应该把他们联系在一起。 具体可以参考下面的几篇文章: 1)Andrew Moore关于信息论的Tutorial。
To upper bound the KL-divergence of ScoreODE, we need first-order, second-order and third-order score matching for the score model. We further propose an error-bounded high-order denoising score matching method. The higher-order score matching error can be exactly upper bounded by the training...
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ,并将其用作对...