BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-21T00:00:00Z 基于 Kullback-Leibler 散度的概率性预测协调正则化 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种融合异构数据集后验分布的方法，基于均值场假设和简单的分配和平均方法，并通过正则化分配问题的变体来解决。该算法易于描述和实现，效率高，并在运动捕捉分析，主题建模和贝叶斯神经网络联合学习方面具有竞争力。 🏷️ 标签 分配和平均方法 后验分布 均值场假设 正则化分配问题 融合异构数据集 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
