开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

fmincon对数似然性的快速替代方案

是使用优化算法。优化算法可以在给定一组约束条件下寻找使目标函数最小化或最大化的参数值。在统计学中，我们经常使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）来估计模型参数。而估计参数的过程通常涉及求解对数似然函数（Log-Likelihood Function）的最大值。fmincon是一种常用的优化函数，它可以在给定约束条件下，通过迭代搜索的方式找到使目标函数最小化的参数值。

然而，fmincon可能在处理复杂的对数似然函数时存在计算效率低下的问题。为了提高计算速度，可以采用以下快速替代方案之一：

Quasi-Newton方法：Quasi-Newton方法是一种无约束优化算法，可以用来近似求解有约束问题。其中，BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法是最常用的一种Quasi-Newton方法之一。它通过估计目标函数的梯度和Hessian矩阵来寻找最优解。使用Quasi-Newton方法可以在保持计算精度的前提下加快计算速度。
遗传算法：遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。它通过模拟自然界的进化过程，利用选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。遗传算法在处理复杂的对数似然函数时具有一定的优势，因为它不需要计算梯度信息。
采样方法：采样方法是一种通过随机抽样来估计目标函数最大值的方法。蒙特卡洛方法是一种常用的采样方法，通过生成大量的随机样本来逼近目标函数的最大值。采样方法可以在一定程度上减少计算复杂度，但需要注意样本数目的选择以保证估计结果的准确性。

腾讯云提供了一些与优化算法相关的产品和服务，如弹性伸缩、容器服务、Serverless云函数等。这些产品可以帮助用户在云环境中快速部署和管理优化算法，提高计算效率和性能。

腾讯云产品介绍链接：

弹性伸缩：https://cloud.tencent.com/product/as
容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
Serverless云函数：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关搜索:当我训练我的最大似然估计程序时，对数似然下降求负对数似然Python的导数 Tensorflow中的高斯对数似然损失函数手工对数似然与logLike函数的区别评估未见数据的对数似然率使用r中的预测概率找到对数似然实现具有负对数似然损失的简单概率模型如何在sklearn GMM中获得每个迭代的对数似然？scipy.stats.rv_continuous.fit生成的对数似然函数 sscanf的快速替代方案训练具有负似然性的神经网络进行回归绘制作为theta1和theta2的函数的对数似然如何使用Tensorflow概率中的Gamma函数作为回归模型中的对数似然损失 logLik对正态线性模型返回的对数似然与“标准”手工计算之间的差异如何在Keras中以多变量高斯的对数似然进行自定义损失？Rx Observable.create的快速组合替代方案关联类型的相等性约束的替代方案 R:对数似然估计中产生的二元运算符的非数值参数用于节点原子性的redis事务的替代方案 C++中是否存在多态性的替代方案？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于最大似然反射率的异构激光雷达强度标定方案（开源）

Wolfram Burgard 编辑：点云PCL 代码：https://github.com/soytony/IntensityCalibration.git 摘要本文介绍了一种用于异构激光雷达组的最大似然反射率标定方法...然后，我们使用最大似然估计方法将这个对应关系推广到其他未知场景中的激光雷达数据上，从而获得未知场景中的激光雷达反射率的估计。在实验中使用了多个异构激光雷达组成的系统，并对其进行了测试和比较。...通过对比实验验证了该方法的有效性和准确性，证明了我们的系统可以更好地估计观察点的反射率，并提供一致的测量结果。...本文的方法为激光雷达的反射率标定提供了一种新的解决方案，无需特殊的标定结构或设置，可以提高反射特性的估计准确性和一致性，具有广泛的应用前景。...、RGB-D和双目相机使用点线面的高效稀疏建图与定位方案开源又优化的F-LOAM方案：基于优化的SC-F-LOAM 【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！

3443 0

fd一个简单快速的find命令替代方案

大多数Linux用户都非常熟悉find命令以及可以使用的许多情况。今天我们将回顾一个名为 fd 的命令的替代方法。 fd ，是一款简单，快速且用户友好的工具，与查找相比，其工作速度更快。...它并不是要完全取代 find ，而是为您提供一种易于使用的替代方案，其执行速度稍快一些。 fd特点直观的语法：fd PATTERN而不是find -iname '*PATTERN*'....如何在Linux中安装fd 我们将看看如何在不同的Linux发行版中安装 fd 。对于 Ubuntu 和 Debian 的发行版，您需要从发布页面下载最新的fd版本并使用以下命令进行安装。...这是对 fd命令的简要回顾，一些用户可能会发现更容易使用和更快。正如本文前面提到的， fd 并不是要完全取代 find ，而是提供简单的用法，更轻松的搜索和更好的性能。...Fd 不占用太多空间，是您的武器库中的一个很好的工具。相关文章 Linux之find命令 Liunx之find常用命令汇总 Linux之find exec

1.3K1 0

fd一个简单快速的find命令替代方案

大多数Linux用户都非常熟悉find命令以及可以使用的许多情况。今天我们将回顾一个名为 fd 的命令的替代方法。 fd ，是一款简单，快速且用户友好的工具，与查找相比，其工作速度更快。...它并不是要完全取代 find ，而是为您提供一种易于使用的替代方案，其执行速度稍快一些。 fd特点直观的语法：fd PATTERN而不是find -iname '*PATTERN*'....对于 Ubuntu 和 Debian 的发行版，您需要从发布页面下载最新的fd版本并使用以下命令进行安装。...这是对 fd命令的简要回顾，一些用户可能会发现更容易使用和更快。正如本文前面提到的， fd 并不是要完全取代 find ，而是提供简单的用法，更轻松的搜索和更好的性能。...Fd 不占用太多空间，是您的武器库中的一个很好的工具。

1941 0

fd一个简单快速的find命令替代方案

大多数Linux用户都非常熟悉find命令以及可以使用的许多情况。今天我们将回顾一个名为 fd 的命令的替代方法。 fd ，是一款简单，快速且用户友好的工具，与查找相比，其工作速度更快。...它并不是要完全取代 find ，而是为您提供一种易于使用的替代方案，其执行速度稍快一些。 fd特点直观的语法：fd PATTERN而不是find -iname '*PATTERN*'....如何在Linux中安装fd 我们将看看如何在不同的Linux发行版中安装 fd 。对于 Ubuntu 和 Debian 的发行版，您需要从发布页面下载最新的fd版本并使用以下命令进行安装。...这是对 fd命令的简要回顾，一些用户可能会发现更容易使用和更快。正如本文前面提到的， fd 并不是要完全取代 find ，而是提供简单的用法，更轻松的搜索和更好的性能。...Fd 不占用太多空间，是您的武器库中的一个很好的工具。

1.5K0 0

同时学习流形及流形分布的Injective Flows

到目前为止，它们受到了限制性架构和/或高计算成本的限制。我们通过一种新的高效最大似然损失估计器来解除这两个限制，该估计器与自由形式的瓶颈架构兼容。...我们进一步表明，简单地同时学习数据流形及其上的分布可能导致发散的解决方案，并利用这一见解来推动一个稳定的最大似然训练目标。...- 我们识别了在瓶颈存在时简单应用最大似然训练的病态行为，并提供了一个解决方案，以避免这种行为同时保持计算效率（第4.2节）。...矩形流最小化等式(2)的负对数，并添加拉格朗日乘子以限制数据点与解码器流形之间的距离，得到以下每样本损失项：该计算替代了损失函数中的对数行列式项。...4.1 简化替代估计器我们通过在公式（2）中引入一个新的对数行列式项的替代估计器，大大简化了矩形流的优化过程，该替代估计器使用编码器的雅可比矩阵来近似解码器的逆雅可比矩阵。

1071 0

【干货】IJCAI：深入浅出讲解深度生成模型（115 PPT）

最大似然估计解决方案1： = KL 散度统计学上有效需要可跟踪地评估或优化似然性 ?...最大似然估计易处理似然性（Tractable likelihoods）：有向模型，如自回归模型难处理似然性：无向模型，如受限玻尔兹曼机（RBM）；有向模型，如变分自编码器（VAE） intractable...likelihoods的替代选择： - 使用MCMC或变分推理进行近似推理 - 利用对抗训练进行 Likelihood-free的推理基于似然性的生成模型 ?...提供一个对数似然的解析表达式，即 log N 学习涉及（近似）评估模型对数似然相对于参数的梯度关键设计选择有向（Directed）和无向（undirected）完全观察 vs. 潜在变量 ?...likelihood-free的生成模型最佳生成模型：最佳样本和最高的对数似然对于不完美的模型，对数似然和样本是不相关的 Likelihood-free的学习考虑的目标不直接依赖于似然函数 ?

1.4K2 0

南洋理工提出简单如精细理念，通过双向负反馈损失进行LLM定位！

直接偏好优化（DPO）作为一种比从人类反馈中学习的强化学习（RLHF）更具有计算效率的替代方案，结合了接近策略优化（PPO），消除了奖励模型和在线采样的需求。...他们认为崩溃是由于偏好样本的可能性错误降低，并建议使用负对数似然率（NLL）正则化来稳定训练过程。...在对齐阶段，一个简单的优化方法是尝试以下对数似然损失：该天真损失试图通过NLL增加首选样本的可能性，并通过正对数似然率（PLL）降低不首选样本的可能性。...以DPO为例，，其中随着和之间的对数似然度差距的增加而逐渐减小，创建了一个负反馈，限制了对数从过度偏离对数。表2列出了一些代表性的DPO系列方法及其导出的约束函数C。...这使得 DPO 成为 RLHF 更资源高效的替代方案。虽然 DPO 解决了 RLHF 的一些复杂性，但为了克服偏好优化的特定挑战，已经提出了进一步改进和变体。

1181 0

概率论--最大似然估计

通常，为了简化计算，我们会对似然函数取对数，得到对数似然函数 ()=log⁡()l(θ)=logL(θ)，然后通过求导数并令其等于零来求解最优参数 ^θ^。...直接最大似然法：与期望最大化相比，直接最大似然在多变量正态分布下可以产生无偏的参数估计和标准误差，并且对偏差不敏感。因此，直接最大似然是一种有效的替代方法。...具体来说，MLE通过最大化似然函数来估计模型中的参数值，从而提供对数据的最佳拟合。...然而，由于其随机性，SGD的路径可能更不稳定。适用场景：适用于大规模数据集，因为SGD能够快速处理大量数据，并且在某些情况下比GD更有效。...适用场景：适用于具有解析表达式的对数似然函数，当解析解难以获得时，也可以结合数值方法使用。

2491 0

生信教程|最大似然系统发育推断

简介顾名思义，最大似然系统发育推断旨在找到进化模型的参数，以最大化观察手头数据集的可能性。模型参数包括树的拓扑结构及其分支长度，还包括推理中假设的替代模型（例如HKY或GTR）的所有参数。...由于当数据集包含多个类群时，这些参数的搜索空间是巨大的，因此所有用于最大似然系统发育推断的现代程序都应用启发式方法来达到最大似然参数组合。...在本教程[1]中，我将介绍最大似然系统发育推断，该程序是为此类分析开发的最快程序之一，即程序 IQ-TREE。...IQ-TREE 在本教程的这一部分中，我们将为过滤后的 16S 序列比对生成一个简单的最大似然系统发育。...在那里，您将找到所选替代模型的参数估计、最大似然值（在“找到的最佳分数”后以对数形式给出）、有关运行时间的信息以及输出文件的名称。写下最大似然值。

4152 0

拓端tecdat|R语言用Hessian-free 、Nelder-Mead优化方法对数据进行参数估计

,xn）的对数似然性为与a和b有关的梯度为 R实现我们最小化了对数似然的相反数：实现了梯度的相反数。对数似然和它的梯度都不被输出。...我们绘制了真实值（绿色）和拟合参数（红色）周围的对数似然曲面图。...,xn）的对数似然性是相对于m和p的梯度是 R实现我们最小化对数似然性的相反数：实现梯度的相反数。...我们绘制了真实值（绿色）和拟合参数（红色）周围的对数似然曲面图。...然而，不同方法的函数评价（和梯度评价）的结果是非常不同的。此外，指定对数似然性的真实梯度对拟合过程没有任何帮助，通常会减慢收敛速度。

6602 0

VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE

最大似然估计（MLE）是最自然的衡量拟合性能标准，它能够最大化观测到的数据被生成的概率。对数据的了解使我们可以采用具有隐变量 z 的模型来近似数据分布，此时只有联合分布被显式定义。...通常而言，我们计算「证据」的对数来处理独立同分布的数据：这样一来，完整的对数似然可以被分解为每个数据点的对数似然之和。...在本文接下来的部分中，我们在分析中只考虑一个数据点的对数似然，然而仍然会在算法描述中考虑多个数据点。...变分 EM 是一种替代方案，它通过一个简单的分布替换后验概率。...VAE 需要最小化，因此限制了 z 的空间。同时，VAE 也需要在模型中最大化训练数据 x 的对数似然。

1.3K2 0

最大似然估计(MLE)入门教程

MLE假设在计算方法之前，所有的解决方案(分布的参数)都是等可能的，而贝叶斯方法(MAP)不是这样，它使用了关于分布参数的先验信息。 MLE之所以有效，是因为它将寻找数据分布的参数视为一个优化问题。...取它的对数虽然似然函数通常难以在数学上最大化，但似然函数的对数通常更容易处理。我们这样做的理论基础是：最大化对数似然的值 θ 也最大化似然函数。...总结一下，计算MLE的步骤如下：求似然函数；计算对数似然函数；最大化对数似然函数。首先，我们已经建立了似然函数为：为了计算对数似然，我们取上述函数的对数。...可以通过以下步骤推导：最后，我们最大化对数似然和简化，就得到最大似然λ。我们发现λ的最大似值是x的均值，或给定数据集x₁…xₙ的均值。...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！编辑：黄继彦

1.4K3 0

最大似然估计(MLE)入门教程

MLE假设在计算方法之前，所有的解决方案(分布的参数)都是等可能的，而贝叶斯方法(MAP)不是这样，它使用了关于分布参数的先验信息。 MLE之所以有效，是因为它将寻找数据分布的参数视为一个优化问题。...取它的对数虽然似然函数通常难以在数学上最大化，但似然函数的对数通常更容易处理。我们这样做的理论基础是：最大化对数似然的值 θ 也最大化似然函数。...总结一下，计算MLE的步骤如下: 求似然函数计算对数似然函数最大化对数似然函数首先，我们已经建立了似然函数为为了计算对数似然，我们取上述函数的对数。...可以通过以下步骤推导: 最后，我们最大化对数似然和简化，就得到最大似然λ。我们发现λ的最大似值是x的均值，或给定数据集x₁…xₙ的均值。...最后还使用了一个从泊松分布计算 MLE 的示例，并解释了 MLE 的两个重要属性，即一致性和渐近正态性。希望这对任何学习统计和数据科学的人有所帮助！

1.2K1 0

《机器学习》-- 第三章广义线性模型

)，并且它可以作为联系函数（单调可微）对数几率函数（logistic function）正是替代函数之一，可将预测值投影到 0-1之间，从而将线性回归问题转化为二分类问题。...，该数据集出现的概率（即似然函数）为 ? 对似然函数取对数得到“对数似然”(log-likelihood) ? 极大似然最简单的理解就是：样本所展现的状态便是所有可能状态中出现概率最大的状态。...而损失函数即为对数似然函数的相反数，对于对数似然函数（高阶可导连续凸函数）求最大值，即是求其相反数的最小值，即损失函数的最小值。...注: 逻辑回归的损失函数“对数似然函数(的相反数)”，在模型GBDT分类情况下也会用到，又叫作“交叉熵”（cross-entropy，描述两组不同概率数据分布的相似程度，越小越相似）。...用一句话来描述逻辑回归的过程：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数得出分类概率，通过阈值过滤来达到将数据二分类的目的。

9044 0

超GFlowNet 4个数量级加速

该图说明了在位串上（代表分子）边缘化单个变量的过程，为清晰起见，选择了两个替代方案（通常是K）。条形图表示概率质量。...边缘化模型通过直接使用边缘神经网络来估计对数似然，避开了这一挑战。此外，任意阶训练的支持通过利用持续性MCMC方法实现了高效的抽样。...离散流允许精确的似然评估，而GFlowNet需要使用重要性样本对似然进行近似。...按照Grathwohl等人[17]的方法生成了2000个基础真实样本，并对这些样本进行测试负对数似然度的测量。我们还通过从学习模型中采样并评估来测量。图5包含了生成样本的−EJ(x)的KDE图。...7 结论总之，边缘化模型是一种新颖的用于高维离散数据的生成模型家族，提供可伸缩且灵活的生成建模，具有可计算的似然性。

951 0

Variational Inference with Normalizing Flows 2015 全译

但是，混合方法限制了变分推断的潜在可扩展性，因为它需要对每个参数更新评估每个混合分量的对数似然及其梯度，这通常是计算上昂贵的。本文提出了一种新的变分推断近似后验分布的指定方法。...2.1 随机反向传播多年来，变分推断的大部分研究都集中在如何计算期望对数似然的梯度∇φEqφ(z)[log p(x|z)]。...作为替代方案，我们可以考虑一系列变换来修改参考点周围的初始密度。变换族是： 4.2....由于该数据是非二值的，我们使用logit-正态观测似然，，其中。我们在表3中总结了结果，再次显示增加流长度K系统性地提高了测试对数似然，从而导致更好的后验近似。 7....如果我们将此与某些潜变量模型中最大似然参数估计的局部收敛性和一致性结果相结合（Wang & Titterington，2004），我们可以看到我们现在能够克服使用变分推断作为统计推断的竞争性和默认方法的反对意见

1681 0

基于仿真的推理前沿(SBI2019)

虽然这些模拟提供了高保真模型，但它们不适合进行推断，并且导致具有挑战性的逆问题。我们回顾了快速发展的基于模拟的推断领域，并确定了给该领域带来新动力的力量。...算法以不同的方式解决真实似然的不可处理性：一些方法构建了似然函数的可行替代品，其他方法构建了似然比函数的可行替代品，这两者都使频率主义推断变得简单。...学习似然或似然比能够使频率主义推断或模型比较成为可能，尽管对于贝叶斯推断，还需要额外的MCMC或VI步骤来从后验中生成样本。似然或似然比估计器的先验独立性还带来了在推断过程中更改先验的额外灵活性。...由于对于更高层次的推断目标，似然和似然比可以互换使用，因此学习似然比函数的替代模型通常更有效。...得分t(x|θ) ≡ ∇θp(x|θ)，即对参数的对数（边际）似然的梯度，定义了这样一个最优摘要统计量的向量：在θ的邻域内，得分分量是充分统计量，它们可以用于无损信息的推断。

1451 0

机器学习 | 逻辑回归算法（一）理论

作为函数的自变量，得到损失函数 : 似然与概率似然与概率是一组非常相似的概念，它们都代表着某件事发生的可能性，但它们在统计学和机器学习中有着微妙的不同。...如果特征向量是已知的，参数是未知的，我们便称P是在探索不同参数下获取所有可能的的可能性，这种可能性就被称为似然，研究的是参数取值与因变量之间的关系。...逻辑回归，假设样本服从伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着取对数求极值最小化负的似然函数应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑回归模型。...最大似然估计让总体分布尽量与样本的分布趋同，就是总体的分布与样本分布具有最大的相似性，然后再来求取模型中的参数，这样就可以得到比较符合最大似然估计的模型。...朴素贝叶斯是生成模型，逻辑回归是判别模型；朴素贝叶斯运用的贝叶斯理论，逻辑回归是最大化对数似然，这是两种概率哲学的区别。

1.6K2 0

深度学习中常见的损失函数（摘自我的书）

而逻辑回归的推导中，它假设样本服从于伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着求取对数等（Log损失函数中采用log就是因为求解过中使用了似然函数，为了求解方便而添加log，因为添加log...但逻辑回归并没有极大化似然函数，而是转变为最小化负的似然函数，因此有了上式。已知逻辑函数（sigmoid函数）为： ? 可以得到逻辑回归的Log损失函数： ? image.png ?...则全体样本的经验风险函数为： ? 该式就是sigmoid函数的交叉熵，这也是上文说的在分类问题上，交叉熵的实质是对数似然函数。...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...这几种损失函数形式如下，可以看出，除了0-1函数，其他函数都可认为是0-1函数的替代函数，目的在于使函数更平滑，提高计算性，如图所示。 ? 平方（均方）损失函数具体形式为： ?

1.8K1 0

R语言用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模

在iWAIC和iIS-IC方法中，我们首先计算每个观测值的期望似然，作为相对于相应的潜变量（当前的对数波动参数）的积分。...其次，在计算信息标准时，综合期望似然被用作期望似然的替代。由于相对于潜变量的整合在很大程度上减少了模型对相应观测值的偏差，因此整合后的信息标准有望接近LOOCV结果。...2.2 拟合SV模型的贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛抽样法由于似然函数的非分析形式，将经典的统计推断，如最大似然估计，应用于SV模型是相当困难的。为了克服这个问题，人们提出了几种替代方法。...例如，在Harvey等人（1994）提出的准最大似然法中，通过将log（yt）的分布视为正态分布，得到了实际似然函数的近似值。然后，这个近似函数（准最大似然函数）被最大化，而不是实际似然函数。...最后，100个y obs t的对数似然性的平均值将提供一个理想的综合对数似然性log f(y obs t |θ,h-t)的良好估计。

1.1K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭