maximum likelihood learning | BriefGPT

关键词maximum likelihood learning

搜索结果 - 5

持续训练的扩散辅助能量模型
本文介绍了通过引入扩散数据和使用增强采样算法，通过持续对比散度学习一种联合的能量基模型，称为扩散辅助 - EBM，来实现复杂的，多模态分布的准确采样和密度估计，并进行了 2D 和图像实验，证明了持续训练的 EBMs 可以同时实现长时间稳定性
PDFa year ago
用于束搜索再排序的简单基准线
本文介绍了一种简单的方法，通过训练重新排序器来预测翻译候选的 BLEU 分数，从而达到准确衡量机器翻译质量的目的。在未引入其他数据或参数的情况下，此方法可以作为该领域未来研究的一个干净的基线模型。
PDF2 years ago
共轭梯度在高斯过程回归对数边缘似然度上的更紧确界
本文提出一种无需完全核矩阵的矩阵分解即可计算的高斯过程回归模型的对数边际似然的下界。我们通过最大化我们的下界来学习模型参数的近似最大似然方法保留了许多稀疏变分方法的优点，同时减少了参数学习中引入的偏差。我们的方法通过对出现在对数边际似然中的
PDF3 years ago
ECCV使用对抗性训练学习基于能量的模型
我们研究了一种基于对抗训练的学习能量模型（EBMs）的新方法。我们发现二元对抗训练（AT）学习了一种特殊类型的能量函数，它建模了数据分布的支持，学习过程与基于 MCMC 的 EBMs 最大似然学习密切相关。我们进一步提出了用于 AT 的改进
PDF4 years ago
MLE 和 RL 在序列预测中的联系
采用统一的熵正则化策略优化框架，将不同算法统一为特殊实例，从而提供了统一的探索与学习效率的视角。此外，本文还提出了一种动态插值的算法，用于调度序列模型的学习，实验证明其优于传统算法。
PDF6 years ago