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深度概率模型-2.2 Deep probabilistic models ll
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在本课程中,您将学习如何对复杂数据以及未观察到的离散随机变量进行建模。 您可能已经熟悉的例子包括混合模型、因子模型和隐马尔可夫模型。 您将学习如何使用随机变分方法近似难以处理的推理,并通过反向传播获得用于参数估计的有效梯度估计器。 In this session you learn to model complex data along with unobserved discrete random variables. Examples you are probably already familiar with include mixture models, factor models, and HMMs. You will learn how to approximate intractable inference using stochastic variational methods and derive efficient gradient estimators for parameter estimation via backpropagation.
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