目录 概 主要内容 Diffusion models reverse process forward process 变分界 损失求解 最后的算法 细节 代码 Ho J., Jain A. and Abbeel P. Denoising diffusion probabilistic models. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. [Page E. Approximating to the cu

目录 概 主要内容 方法 损失函数的转换 一个例子 Hyv"{a}rinen A. Estimation of Non-Normalized Statistical Models by Score Matching. Journal of Machine Learning Research, 2005. 概 我们常常会建模如下的概率模型: \[p(\xi;\theta) = \frac{1}{Z(\theta)} q(\xi; \theta). \] 比如energy-based models.

前言: 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库,它建立在Theano之上,支持GPU(估计得以后工作才玩这个,现在木有这个硬件条件)运算,由DL大牛Bengio小组弄出来的,再加上Pylearn2里面已经集成了一部分常见的DL算法,本着很想读读这些算法的源码和细节这一想法,打算学习下Pylearn2的使用. 网上这方面的中文资料简直是太少了,虽然本博文没什么实质内容,但也写贴出来,说不定可以帮到一些初学者. 从Bengio的一篇paper: Pylearn2: a machine lear

目录 概 主要内容 Langevin dynamics Score Matching Denoising Score Matching Noise Conditional Score Networks Slow mixing of Langevin dynamics 损失函数 Annealed Langevin dynamics 细节 代码 Song Y. and Ermon S. Generative modeling by estimating gradients of the data d

桥的间隔数为n = ceil(B/D),每段绳子的长度为L / n,相邻两塔之间的距离为 B / n 主要问题还是在于已知抛物线的开口宽度w 和 抛物线的高度h 求抛物线的长度 弧长积分公式为: 设抛物线方程为f(x) = ax2,则这段抛物线弧长为 查积分表或者自己分部积分算一下:  二分抛物线高度x,使得每段抛物线长度为L / n,所求答案为H - x #include <cstdio> #include <cmath> inline double F(double a, do

楼上三位,一致对e^x情有独钟,他们都是对的.通常,这类题既有e^x又有sinx或cosx的积分题,一般的解法是:1.选定e^x,或选定sinx.cosx,就得“从一而终”,用分部积分的方法计算,   中途不得更换.否则,一定解不出来:2.积分过程中,连续两次使用分部积分,将会重复出现原来的积分形式,然后,   当成一个方程,合并同类项后解出来.下图用两种方法(点击放大.荧屏放大再放大) 参考链接:https://www.zybang.com/question/88ff588bc3f47c064

背景 都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE) \[ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) \] 那究竟随机是如何定义的呢? 根据Rubin Causal Model, 想要让上述估计无偏,随机实验需要满足以下两个条件: SUTVA 实验个体间不相互影响 实验个体间的treatment可比 Ignorability(Unconfoundness是更强的假设) 是否受到实验干预和实验结果无关,从因果图的角

Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville

My deep learning reading list 主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的.包括几本综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation.全部都可以在google上找到.BTW:由于我对视觉尤其是检测识别比较感兴趣,所以关于DL的应用主要都是跟Vision相关的.在其他方面比如语音或者NLP,很少或者几乎没有.个人非常看好CNN和Sparse Autoencoder,这个list也反映了我的偏好,仅供参考. Review Book Lis

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations May 02 - 04, 2013, Scottsdale, Arizona, USA ICLR 2013 Workshop Track Accepted for Oral Presentation Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer Richard Socher, Milind Ganjoo, Hamsa Sr

最近开始学习深度学习了,加油! 下文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_bda0d2f10101fpp4.html 主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的.包括几本综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation.全部都可以在google上找到. BTW:由于我对视觉尤其是检测识别比较感兴趣,所以关于DL的应用主要都是跟Vision相关的.在其他方面比如语音或者NLP,很少或者几乎没有.个人非常看好CNN和Sparse Au

目录 直接修饰用 间接强调用 (多为副词) 过渡用 特别的名词 动词 词组 各种介词 句子 摘要 引言 总结 正文 实验 直接修饰用 Word 含义 例句 近义词 nuanced adj. 微妙的:具有细微差别的; v. 精确细腻地表演:细致入微地描绘 However, a more nuanced understanding of images arguably requires the ability to reason about how the scene depicted in the

创建数据对象 ThinkPHP可以帮助你快速地创建数据对象,最典型的应用就是自动根据表单数据创建数据对象,这个优势在一个数据表的字段非常之多的情况下尤其明显. 很简单的例子: // 实例化User模型 $User = M('User'); // 根据表单提交的POST数据创建数据对象 $User->create(); Create方法支持从其它方式创建数据对象,例如,从其它的数据对象,或者数组等 $data['name'] = 'ThinkPHP'; $data['email'] = 'Thin

学过微积分的人,肯定都接触过Euler积分,按教科书上的说法,这是两种含有参变量的定积分,但其实没那么玄乎,它们只是两个函数.其中第一型Euler积分叫\(B\)-函数,第二型Euler积分叫\(\Gamma\)-函数,这两个函数的定义如下:\begin{align} \label{eq: beta} B (m, n) & = \int_0^1 x^{m-1} (1-x)^{n-1} \text{d} x \\ \label{eq: gamma} \Gamma (n) & = \int_0

CURD(创建[Create].更新[Updata].读取[Read].删除[Delete]),定义了用于处理数据的基本原子操作. CURD在具体的应用中并非一定使用create.updata.read.delete字样的方法,但是他们完成的功能是一致的. 例如: ThinkPHP就是使用add.save.select和delete方法表示模型的CURD操作. 一.创建数据 CURD的Create操作通常会通过表单来提交数据,首先,我们在项目的Tpl/Form目录下面创建一个add.html模板

thinkphp中setInc.setDec方法 可用于统计字段(通常是数字类型的字段)的更新,例如积分,等级,登陆次数等 必须配合连贯操作where一起使用 $User = M("User"); // 实例化User对象 $User->where('id=5')->setInc('score',3); // 用户的积分加3 $User->where('id=5')->setInc('score'); // 用户的积分加1 $User->where('id

约定:1.所有类库文件必须使用.class.php作为文件后缀,并且类名和文件名保持一致2.控制器的类名以Action为后 缀3.模型的类名以Model为后缀,类名第一个字母须大写4.数据库表名全部采用小写, 如:数据表名: 前缀_表名模型类名: 表名Model 注:这里的表名第一个字母要大写创建对象: D('表名') 注:这里的表名第一个字母要大写 定义控制器类class IndexAction extends Action{public function show(){echo '这是新的

#include <iostream>#include <stack>#include <cmath>#include <sstream> using namespace std; bool isoptr(char ch) { if(ch == '+' || ch == '-' || ch == '*' || ch ==  '/' || ch == '^' || ch == 's' || ch == 'c' || ch == 'l' || ch == 'n'

在<Gamma函数是如何被发现的?>里证明了\begin{align*} B(m, n) = \int_0^1 x^{m-1} (1-x)^{n-1} \text{d} x = \frac{\Gamma (m) \Gamma (n)}{\Gamma (m+n)} \end{align*}于是令\begin{align*} f_{m,n}(x) = \begin{cases} \frac{x^{m-1} (1-x)^{n-1}}{B(m, n)} = \frac{\Gamma (m+n)}{\G

注: 本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statistical data analysis in Python – frequentist and Bayesian methods]的简单翻译和整理,这部分内容主要将对统计学习中的频率论方法和贝叶斯统计方法进行介绍. 本文将介绍如何洞察现实世界的数据,以及如何在存在不确定性的情况下做出明智的决定. 统计数据分析