generative-models पर टैग किए गए जवाब

मुझे पता है कि जेनेरिक का अर्थ है " पर आधारित" और भेदभाव का मतलब है " आधार पर ", लेकिन मैं कई बिंदुओं पर भ्रमित हूं:P ( y | x )P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) विकिपीडिया (वेब ​​पर कई अन्य हिट) एसवीएम जैसी चीजों को वर्गीकृत करते हैं और भेदभावपूर्ण होने के नाते …

153 machine-learning  generative-models 

वैरिएबल ऑटोकेनोडर्स (VAE) के लिए पुनर्मूल्यांकन चाल कैसे काम करती है? क्या अंतर्निहित गणित को सरल किए बिना एक सहज और आसान स्पष्टीकरण है? और हमें 'ट्रिक' की आवश्यकता क्यों है?

57 mathematical-statistics  autoencoders  variational-bayes  generative-models 

पृष्ठभूमि: विगत ४ वर्षों में बहुत से आधुनिक शोध (पोस्ट एलेक्सनेट ) कला वर्गीकरण परिणामों की स्थिति को प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के लिए सामान्य ढोंग का उपयोग करने से दूर चले गए हैं। उदाहरण के लिए, यहाँ mnist के लिए शीर्ष परिणामों में शीर्ष 50 के केवल …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

क्या कोई मुझे एक अच्छे संदर्भ के लिए संदर्भित कर सकता है जो बेयसियन सांख्यिकी और जेनेरिक मॉडलिंग तकनीकों के बीच संबंध बताता है? हम आमतौर पर बायेसियन तकनीकों के साथ जेनेरिक मॉडल का उपयोग क्यों करते हैं? क्यों यह विशेष रूप से संपूर्ण डेटा की अनुपस्थिति में बेयसियन आंकड़ों …

15 bayesian  generative-models 

गॉसियन विवेकाधीन विश्लेषण मॉडल सीखते हैं और फिर पी ( y | x ) = P ( x ) का मूल्यांकन करने के लिए बेयस नियम लागू करते हैं। पी( x | y)P(x|y)P(x|y)इसलिए, वे जेनेरेटिव मॉडल हैं। फिर इसे विवेकशील विश्लेषण क्यों कहा जाता है? यदि ऐसा है क्योंकि हम …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

हाल ही में मुझे साहित्य में 'संभावना-मुक्त' तरीकों के बारे में पता चला है। हालाँकि मैं इस बात पर स्पष्ट नहीं हूँ कि अनुमान या अनुकूलन विधि के लिए इसका मतलब क्या है, संभावना-रहित है । मशीन लर्निंग में लक्ष्य आम तौर पर एक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए …

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कुछ समय के लिए, ऐसा लग रहा था कि फिशर कर्नेल लोकप्रिय हो सकते हैं, क्योंकि वे संभावित मॉडल से गुठली बनाने का एक तरीका प्रतीत हो रहे थे। हालांकि, मैंने शायद ही कभी उन्हें अभ्यास में इस्तेमाल करते देखा है, और मेरे पास यह अच्छा अधिकार है कि वे …

10 machine-learning  probability  kernel-trick  generative-models 

आप कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल से उत्तरजीविता वक्र की व्याख्या कैसे करते हैं? इस खिलौना उदाहरण में, मान लें कि हमारे पास डेटा ageमें परिवर्तनशील पर एक कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल है kidney, और उत्तरजीविता वक्र उत्पन्न करता है। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() उदाहरण …

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