实体
Expectation--Maximization
Expectation--Maximization
PulseAugur coverage of Expectation--Maximization — every cluster mentioning Expectation--Maximization across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新理论将Transformer重新解读为概率推理模型
研究人员提出了一种对Transformer网络的新解释，将其视为一种混合概率推理过程的学习近似。该过程结合了max-product Loopy Belief Propagation (LBP) 和期望最大化 (EM)。在此框架下，Transformer对部分观测到的马尔可夫随机场 (MRFs) 执行推理，其中结构和参数是从数据中学习的。该论文引入了“元模型”作为一种设计范式，其中输入生成实例特定的参数，统一了自注意力、专家混合和门控单元等机制。
-
新算法使量子模型超越经典HMM
研究人员开发了一种名为NS-RIS（基于牛顿-舒尔茨收缩的Stiefel流形推理）的新算法，用于学习隐藏量子马尔可夫模型（HQMM）。该方法旨在通过量子操作实现更丰富的潜在表示，以克服传统隐藏马尔可夫模型（HMM）的局限性。NS-RIS在合成和真实世界数据集上均表现出比现有的HQMM方法和使用期望最大化训练的经典HMM更优越的性能，显示出显著的改进。