该框架可用于从弱监督 (如问答对) 中学习语义解析和程序合成，这比全监督 (如问答对) 更容易收集，也更灵活。应用程序包括虚拟助手、数据库的自然语言接口、人机交互等。它常被用在 Freebase 上学习语义解析器 (https://arxiv.org/abs/1611.00020) 以及数据库表的自然语言接口 (https://arxiv.org/abs/1807.02322) 上。
在实际情况中，往往会遇到未观测变量，未观测变量的学名是隐变量（latent variable）。令X表示已观测变量集，Z表示隐变量集，
原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。
本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。
深度学习在应用层面获得了巨大成功，这些实际应用一般都希望利用判别模型构建条件分布 p(y|x)，其中 y 是标签、x 是特征。但这些判别模型无法处理从其他分布中提取的 x，也就是说模型在没见过的数据上表现很差。例如，Louizos 等人表示仅仅旋转 MNIST 数字，模型就会预测错误。
元学习又叫做学会学习，意思是拥有学习的能力，在深度学习文献中经常表示神经网络架构的自动化设计。
在本文中，我们提出了一个结合了RNN和SGVB优势的模型：变分自动编码器（VRAE）。 这种模型可用于对时间序列数据进行有效的大规模无监督学习，将时间序列数据映射到潜在向量表示。 该模型是生成模型，因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以利用未标记的数据，以便通过初始化权重和网络状态来促进对RNN的监督训练。
贝叶斯学习（Baysian Learning）是基于贝叶斯定理的一个推断方法。其考虑的场景为：我们观测到一个数据集合 ，其服从条件分布 （我们称 为 模型分布），其中模型参数 是未知的（当看作是 的函数时， 也被称为 模型似然）。尽管 是未知的，但先验分布 往往是已知的，而我们要求解的便是 。
机器之心报道 编辑：杜伟、力元 一直以来，贝叶斯深度学习的先验都不够受重视，这样真的好么？苏黎世联邦理工学院计算机科学系的一位博士生 Vincent Fortuin 对贝叶斯深度学习先验进行了重新审视。 众所周知，先验的选择是贝叶斯推断流程中最关键的部分之一，但最近的贝叶斯深度学习模型比较依赖非信息性先验，比如标准的高斯。 在本篇论文中，来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的博士生 Vincent Fortuin 强调了先验选择对贝叶斯深度学习的重要性，概述了针对（深度）高斯过程、变分自编码器、贝叶斯神经网络
【导读】本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“极大似然估计”一章，主要讲解了极大似然估计的若干概念。分别介绍了参数、直观理解极大似然估计、极大似然估计计
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
摘要：我们提出了一种方法，通过在token level交错使用多个大语言模型（LLM），让它们学会协作。我们将由哪个 LLM 生成下一个token的决定建模为一个潜变量。通过在我们的潜变量模型下优化训练集的边际可能性，base LLM 会自动学习何时自行生成，何时调用其中一个 "辅助 "语言模型生成，所有这一切都无需直接监督。解码过程中的token level协作可以根据手头的具体任务融合每个模型的专长。我们的协作解码尤其适用于跨领域环境，在这种环境中，通用base LLM 会学习调用领域专家模型。在指令遵循、特定领域质量保证和推理任务中，我们证明联合系统的性能超过了单个模型。通过对所学潜在决策的定性分析，我们发现用我们的方法训练出来的模型表现出几种有趣的协作模式，例如模板填充。
推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多，但却想毫无遗漏地，全面地获取预测信息时非常有用。
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 好困 【新智元导读】ICML 2022杰出论文揭晓！复旦、上交、厦大等中国高校上榜，吴恩达、Jeff Dean等获时间检验奖荣誉提名。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ 又一AI顶会开奖了！ 刚刚，ICML2022官网公布了本届大会的杰出论文和时间检验奖。 中国学者收获颇丰，来自复旦大学、厦门大学、上海交通大学等国内高校参与的多项工作入选杰出论文。 本届大会的时间检验奖。授予一篇关于对支持向量机进行
朴素贝叶斯算法是一种基于著名贝叶斯定理的分类算法。那么让我们先了解一下Bayes定理是怎么说的，并为朴素贝叶斯算法定理建立z自己的理解，它是如何工作的，它为什么被称为朴素？
【新智元导读】VAE（变分自编码器） 和 ADAM 优化算法是深度学习使用率极高的方法。二者的发明者之一、OpenAI 的研究科学家 Durk Kingma 日前公布了自己的博士论文《变分推理和深度学习：一种新的综合方法》，新智元第一时间为您介绍。 论文下载：https://pan.baidu.com/s/1eSPDGv4 变分推理和深度学习：一种新的综合方法 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）和
在前两篇文章中,我们已经大致的讲述了关于EM算法的一些基本理论和一些基本的性质,以及针对EM算法的缺点进行的优化改进的新型EM算法,研究之后大致就能够进行初步的了解.现在在这最后一篇文章,我想对EM算法的应用进行一些描述:
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在前两篇文章中,我们已经大致的讲述了关于EM算法的一些基本理论和一些基本的性质,以及针对EM算法的缺点进行的优化改进的新型EM算法,研究之后大致就能够进行初步的了解.现在在这最后一篇文章,我想对EM算
在机器学习和统计学领域中，似然函数（Likelihood Function）是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础，而且在模型选择、模型评估以及众多先进的算法和技术中都有着广泛的应用。本文旨在全面但深入地探讨似然函数，从其基本定义和性质到在不同机器学习问题中的具体应用。
机器之心报道 编辑：张倩、蛋酱 可能存在缺陷的论文拿了奖，到底是谁的问题？ 前两天，机器学习顶会 ICML 公布了 2022 年的论文获奖情况，包括 15 篇杰出论文奖和 1 项时间检验奖。其中，复旦大学、上海交通大学、厦门大学、莱斯大学胡侠团队等多个华人团队的研究获得杰出论文奖。ICML 2012 关于「投毒攻击」的论文《Poisoning Attacks against Support Vector Machines》获得了大会的时间检验奖。 一次性评选出 15 篇杰出论文，这个不同于寻常的做法引起了研
虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 最大似然估计 上一篇（机器学习（2）之过拟合与欠拟合）中，我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被
该研究一经发表，立刻引起了机器学习社区的注意，有人对此表示：终于，我们有了 GAN 以外的优秀生成模型！
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
伯努利朴素贝叶斯分类器假设我们的所有特征都是二元的，它们仅有两个值（例如，已经是独热编码的标称分类特征）。
变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。
1 缺失值产生的原因 机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。 人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据。 2 缺失值的类型 完全随机缺失（missing completely at random,MCAR）指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。
为了计算充分统计量，即后验预测分布的均值和协方差矩阵，我们用下面代码实现公式（4）和（5）
动物的生物智能系统通过整合不同方式的信息并同时处理各种任务来感知世界。相比之下，当前的机器学习研究遵循特定于任务的范式，导致任务之间的协作效率低下，并且为新任务开发感知模型的边际成本较高。在本文中，作者提出了一种名为Uni-Perceiver的通用感知结构，该结构使用统一的建模和共享参数来处理各种模态和任务。
贝叶斯算法是一种常用的概率统计方法，它利用贝叶斯定理来进行分类和预测。其在计算机还没有出现前几十年就存在了，那个时候科学家们都是用手算的，是最早的机器学习形式之一，该算法基于统计学原理，通过已知的先验概率和观测到的数据，更新对事件发生概率的估计。因为有着一个很强的假设，每个数据特征都是独立的，这也是条件独立的前提条件，也叫"朴素的"的假设，故叫朴素贝叶斯算法。
【新智元导读】OpenAI最新提出的可逆生成模型Glow，可以使用相对少的数据，快速生成高清的逼真图像，具有GAN和VAE所不具备的精确操作潜在变量、需要内存少等优势。
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
Glow，一种使用可逆1×1卷积的可逆生成模型。它扩展了以前的可逆生成模型，简化了架构。模型可以生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并发现可用于操纵数据属性的功能。我们正在发布模型代码和在线可视化工具，以便人们可以探索并构建这些结果。另外，网站上也可以进行交互性操作。
简介: 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。数据挖掘所面对的数据不是特地为某个挖掘目的收集的，所以可能与分析相关的属性并未收集（或某段时间以后才开始收集），这类属性的缺失不能用缺失值的处理方法进行处理，因为它们未提供任何不完全数据的信息，它和缺失某些属性的值有着本质的区别。 产生的原因: 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存
Clustered Variance模块调整聚类的标准误。例如，将一个数据集合复制100次，不应该增加参数估计的精度，但是在符合独立同分布假设（Independent Identically Distributed，IID）下执行这个过程实际上会提高精度。另一个例子是在教育经济学的研究中，有理由期望同一个班里孩子的误差项不是独立的。聚类标准误可以解决这个问题。
对于一阶近似，所有现代的深度学习模型都是使用梯度下降训练的。在梯度下降的每一步，您的参数值开始于某个起点，并将它们移动到最大的损失减少的方向。通过对损失对整个参数向量求导，也就是雅可比矩阵。然而，这只是损失的一阶导数，它没有告诉你曲率的任何信息，或者说，一阶导数变化的有多快。由于您所处的区域中，您对一阶导数的局部近似可能不会从该估计值点(例如，就在一座大山前面的一条向下的曲线)推广到很远的地方，所以您通常希望谨慎，不要迈出太大的一步。因此，为了谨慎起见，我们用步长控制前进的速度，即α（alpha），如下式所示。
请注意，item1是V2而不是V1，item29是V30。要获得第一个题目V1的难易程度，只需将题目1到题目29的系数求和，然后乘以-1。
在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
【导读】既昨天推出概率论之概念解析：极大似然估计，大家反响热烈，今天专知推出其续集——贝叶斯推断进行参数估计。本文是数据科学家Jonny Brooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“贝叶斯推断”一章，主要讲解了使用贝叶斯定理进行参数估计的细节。作者使用简单的例子、通俗的语言讲解枯燥的数学公式，博文内容覆盖了贝叶斯定理、贝叶斯公式、共轭先验、贝叶斯推断进行参数估计。这是一篇非常不错的贝叶斯入门文章，如果你对贝叶斯基础有所欠缺，相信你一定能从本文获益良多。 概率论基础概念系列博客——概率论之概念解
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：Python数据科学 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂EM算法的推导过程。最后以
在本文中，我们介绍了一种流行的生存分析算法，Cox比例风险模型¹。然后，我们定义了其对数部分似然和梯度，并通过一个实际的Python示例对其进行优化，以找到最佳的模型参数集。
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值（请参见“百度百科”）。
而如此一门小众的语言，居然能盖过著名女影星，登上搜索结果第一条，可见它的火爆程度。
我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节，祝你圣诞节快乐啦，虽然我没有过圣诞节的习惯，昨天平安夜，也是看朋友圈才知道，原来是平安夜了，但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了，给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了，进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候，我们会使用逐步回归，最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后，我们会了解到梯度上升算法，和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估
在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！
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