摘要： 摘要： 当我们已知模型的存在，想知道参数的时候我们就可以通过采样的方式来获得一定数量的样本，从而学习到这个系统的参数。变分则是在采样的基础上的一次提升，采用相邻结点的期望。这使得变分往往比采样算法更高效：用一次期望计算代替了大量的采样。直观上，均值的信息是高密(dense)的，而采样值的信息是稀疏( 阅读全文

摘要： 摘要： 主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。主题模型在自然语言和基于文本的搜索上都起到非常大的作用。 引言： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关 阅读全文