maximum likelihood principle | BriefGPT

关键词maximum likelihood principle

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负面情绪不要如此消极！具有指导助手的基于评分的生成建模
基于最大似然原则的参数估计，使用迭代最优化算法获取数据似然函数的最优解。本文提出一种新的去噪扩散概率模型方法（Gen-neG），利用外部的辅助信息进行模型学习，在生成过程中通过生成对抗网络（GANs）和鉴别器引导策略，将生成样本限制在正区域
PDFa year ago
切割 - 瓦瑟斯坦标准化流：超越最大似然训练
提出了一种基于 MLE 和 sliced-Wasserstein 距离的混合目标函数培训规范化流模型的方法，此方法在合成玩具示例和实际图像数据集上取得了更好的生成能力，通过该方法得到的规范化流模型具有更高的数据保真度，可更好地检测出分布之外
PDF2 years ago
间接观测中的学习
本文提出了一种基于概率框架的弱监督学习方法，通过最大似然原则，利用多种弱监督信号（例如嘈杂标签和粗粒度标签等）进行学习，使用 true target 的一个鉴别性模型来建模间接观察，并利用随机变量最大化似然度来隐式地进行真实目标的估计，该方
PDF5 years ago
高斯混合模型的期望最大化全局分析
研究基于极大似然原理的迭代算法 —— 期望最大化算法（EM）在统计模型中的参数估计，发现其仅能保证收敛于似然函数的极值点而非最大值点，尤其针对包含两个高斯分布混合的模型进行具体分析，最终建立了 EM 算法的统计一致性。
PDF8 years ago