Algoritma EM rantai Monte Carlo Markov
Algoritma Markov Chain Monte Carlo EM, dirujuk sebagai algoritma MCMC-EM, ialah algoritma statistik yang digunakan untuk anggaran parameter dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Idea terasnya adalah untuk menggabungkan kaedah Monte Carlo rantai Markov dengan algoritma pemaksimum jangkaan untuk anggaran parameter model kebarangkalian dengan pembolehubah tersembunyi. Melalui lelaran, algoritma MCMC-EM secara beransur-ansur boleh mendekati anggaran kemungkinan maksimum parameter. Ia cekap dan fleksibel dan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang.
Idea asas algoritma MCMC-EM ialah menggunakan kaedah MCMC untuk mendapatkan sampel pembolehubah pendam, gunakan sampel ini untuk mengira nilai yang dijangkakan, dan kemudian gunakan algoritma EM untuk memaksimumkan fungsi kemungkinan log . Proses lelaran algoritma ini merangkumi dua langkah: pensampelan MCMC dan kemas kini EM. Dalam langkah persampelan MCMC, kami menggunakan kaedah MCMC untuk menganggarkan taburan posterior pembolehubah terpendam manakala dalam langkah kemas kini EM, kami menggunakan algoritma EM untuk menganggar parameter model. Dengan menukar kedua-dua langkah ini, kami boleh terus mengoptimumkan anggaran parameter model. Ringkasnya, algoritma MCMC-EM ialah algoritma lelaran yang menggabungkan MCMC dan EM untuk menganggar taburan posterior parameter model dan pembolehubah pendam.
1.Pensampelan SKMM
Dalam langkah pensampelan SKMM, anda perlu memilih keadaan awal dan menjana jujukan sampel melalui kebarangkalian peralihan rantai Markov. Rantaian Markov ialah jujukan keadaan, setiap keadaan hanya berkaitan dengan keadaan sebelumnya, jadi apabila jujukan itu berkembang, taburan kebarangkalian keadaan semasa cenderung kepada taburan yang stabil. Untuk menjadikan jujukan sampel yang dijana cenderung kepada taburan yang stabil, kebarangkalian peralihan yang sesuai perlu digunakan dalam pensampelan SKMM. Kaedah MCMC biasa termasuk algoritma Metropolis-Hastings dan algoritma pensampelan Gibbs. Kaedah ini mencapai penjanaan sampel dan penghampiran pengedaran melalui kebarangkalian peralihan yang berbeza, dengan itu memperoleh pensampelan taburan sasaran. Algoritma Metropolis-Hastings menggunakan mekanisme penerimaan-penolakan untuk memutuskan sama ada untuk menerima pemindahan, manakala algoritma pensampelan Gibbs menggunakan pengedaran bersyarat untuk membuat pemindahan. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam statistik dan pembelajaran mesin serta boleh menyelesaikan masalah pensampelan dan inferens yang kompleks. Kemas kini EM 2 fungsi log-kemungkinan. Algoritma EM ialah algoritma lelaran, dan setiap lelaran merangkumi dua langkah: langkah E dan langkah M. Dalam langkah E, adalah perlu untuk mengira taburan posterior pembolehubah pendam dan mengira nilai jangkaan pembolehubah pendam. Dalam langkah M, nilai jangkaan pembolehubah tersembunyi yang dikira dalam langkah E perlu digunakan untuk memaksimumkan fungsi kemungkinan log untuk menyelesaikan anggaran kemungkinan maksimum parameter.
Kelebihan algoritma MCMC-EM ialah ia boleh mengendalikan model kebarangkalian kompleks dengan lebih baik, dan boleh menjana lebih banyak sampel melalui kaedah pensampelan untuk menganggarkan parameter model dengan lebih baik. Selain itu, algoritma MCMC-EM juga boleh mengimbangi kecekapan pensampelan dan ketepatan pensampelan dengan melaraskan parameter kaedah MCMC, dengan itu meningkatkan prestasi algoritma.
Walau bagaimanapun, algoritma MCMC-EM juga mempunyai beberapa masalah dan cabaran. Pertama, algoritma MCMC-EM memerlukan banyak sumber dan masa pengkomputeran, terutamanya apabila memproses data berskala besar. Kedua, algoritma MCMC-EM cenderung menumpu secara perlahan dan memerlukan banyak lelaran untuk mencapai penumpuan. Akhir sekali, keputusan algoritma MCMC-EM mungkin dipengaruhi oleh pemilihan kaedah MCMC dan tetapan parameter, jadi penyahpepijatan dan pengoptimuman yang sesuai diperlukan.
Secara umumnya, algoritma MCMC-EM ialah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang penting dan digunakan secara meluas dalam bidang seperti anggaran parameter dan anggaran ketumpatan model kebarangkalian. Walaupun terdapat beberapa masalah dan cabaran dalam algoritma MCMC-EM, dengan peningkatan berterusan sumber pengkomputeran dan pengoptimuman algoritma, algoritma MCMC-EM akan menjadi lebih praktikal dan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Algoritma EM rantai Monte Carlo Markov. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin
May 08, 2024 am 10:15 AM
Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.
