学习笔记:直面配分函数(待完善)

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配分函数,是未归一化概率所有状态的积分(对于连续变量)或求和(对于离散变量)

直面配分函数,是由于配分函数,在很多模型上,在积分和求和上面很难计算,所以书中在本章,我认为主要介绍了7种方法,3种策略。

基于MCMC 的改进求解

@@1.对数似然梯度----能量函数(负相)

@@2. 随机最大似然数(拉高拉低的最大似然数)

@@3.对比散度CD   (去掉mcmc梯度更新中的最小项)

绕开配分函数,用其他方法求解

@@4.伪似数

@@5.得分匹配和比率匹配

直面 面对,进行求解

@@6.噪声对比估计--直接估计

@@7.估计配分函数,退火采样,桥式采样

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该笔记,由于时间关系,待有时间,梳理完后在逐步补善完成,先占位,也是完成学习记录,实在没有办法,最近时间挤得滴水不剩。

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