MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数，需要从这个概率分布中采样，来分析这个分布的一些统计特性，然而这个这个函数非常之复杂，怎么去采样？这时，就可以借助MCMC的思想。 它与变分自编码不同在于：VAE是已知一些样本点，这些样本肯定是来自于同一分布，但是我们不知道这个分布函数的具体表达式，然 ...
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2018-08-05 14:20:55
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变分法 === 函数$y(x)$对于任意给定的输入变量$x$，给出输出值$y$；类似地，定义关于函数的函数$F[y]$，亦称泛函，给定函数$y$，输出值为$F$。熵$\text{H}[x]$也是泛函的一种，它定义在概率密度函数$p(x)$上，可等价记为$\text{H}[p]$。 泛函中变分法类似于 ...
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2018-07-17 12:39:13
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代写DNN程序作业、代作DNN的资源分配框架我们提出了一种基于DNN的资源分配框架，来优化CRN的性能，而不管CRN的EE如何。它由三层组成，即输入层，多个隐藏层和输出层。输入是具有连续概率密度函数的瞬时信道功率增益 、 和 ，输出是 或 ，隐藏层和输出层的激活函数是ReLU，即 ，其中 和 分别表 ...
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2018-05-13 16:06:34
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www.sohu.com/a/159976204_717210 生成模型：基于联合概率~共生关系判别模型：基于条件概率~因果关系 生成模型之学习数据分布：1)概率密度函数估计 2)数据样本生成 模型目标：训练模型，生成样本模型，学习过程是让两者接近解决问题： 数据缺失-因为可以用生成模型自己生成数据 ...
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2018-04-29 13:33:16
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正态分布的概率密度函数为： 第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。（方差的平方根就是标准差，标准差的平方就是方差）。 均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭分布越集中在μ附近， ...
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2018-04-09 21:02:41
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今天数学课上老师说高尔顿钉板符合高斯分布，然而直觉告诉我这是二项分布，只是二项分布的概率密度函数可以用高斯分布近似而已，其实和高斯分布(正态分布)没什么关系。 上图是书上的原图，如果我们把它的结构抽象成树的形式，就是下图，其中小球落入最上面孔的概率是1，从最上面落入下面两个子节点的概率分别为1/2， ...
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2018-03-17 13:42:56
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seaborn使用（绘图函数） 数据集分布的可视化 分类数据的绘图 线性关系可视化 一.数据集分布的可视化 1. 2. 3. 1. "distplot()" 灵活的绘制 单变量 的分布，传入一组一维数据 默认kde为True,纵坐标为在横坐标区域内分布的概率,曲线表示概率密度函数，在区间上积分值为1 ...
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2018-03-03 15:32:18
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拉普拉斯分布的定义与基本性质其分布函数为分布函数图其概率密度函数为密度函数图拉普拉斯分布与正太分布的比较从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似，但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾。 ...
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2017-12-29 23:30:25
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读入我们需要的图像 噪声 高斯噪声 简介 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声 与椒盐噪声相似（Salt And Pepper Noise），高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。 椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反 ...
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2017-12-16 21:14:47
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离散型变量和概率质量函数（probability mass function, PMF）将随机变量能够取得的每个状态映射到随机变量取得该状态的概率 多个变量的概率分布被称为联合概率分布（joint probability distribution） 连续型变量和概率密度函数（probability ...
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2017-11-08 23:28:59
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