12 2016 档案

EM算法以及推导

摘要：EM算法 Jensen不等式其实Jensen不等式正是我们熟知的convex函数和concave函数性质，对于convex函数，有 $$ \lambda f(x) + (1 \lambda)f(y)\ge f(\lambda x + (1 \lambda)f(y)),\ where\ 0\le\l 阅读全文

posted @ 2016-12-16 19:22 狂徒归来阅读(1395) 评论(0) 推荐(1) 编辑

梯度与梯度下降（上升）算法

摘要：梯度与梯度下降（上升）算法方向导数与偏导数设函数

z = f (x, y)

$z=f(x,y)$ 在点

P (x, y)

$P(x,y)$ 的某一领域

U (P)

$U(P)$ 内有定义。自点

P

$P$ 引射线

l

$l$ 。设

x

$x$ 轴正向到射线

l

$l$ 的转角为

φ

$\varphi$ ，并设

P^{'} (x + Δ x, y + Δ y)

$P'(x+\Delta x, y + \Delta y)$ 为

l

$l$ 上的另一点且$P'\in 阅读全文

posted @ 2016-12-02 19:52 狂徒归来阅读(661) 评论(0) 推荐(0) 编辑

TransH中的Hinge Loss Function

摘要：Hinge Loss Function Hinge Loss 函数一种目标函数，有时也叫max margin objective。在Trans系列中，有一个

max (0, f (h, r, t) + γ f (h^{'}, r, t^{'}))

$\max(0,f(h,r,t) + \gamma f(h',r,t'))$ 这样的目标函数，其中

γ 0

$\gamma 0$ 。为了方便理解阅读全文

posted @ 2016-12-01 19:35 狂徒归来阅读(1583) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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