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Inference: You want to understand how ozone levels are influenced by temperature, solar radiation, and wind. Since you assume that the residuals are normally distributed, you use a …

在哲学逻辑学、心理学、认知科学、（通用）人工智能等领域，如何对推理进行定义？Reasoning和Inference有…

这里triton指的是triton inference server而不是OpenAI的triton，注意区分 本篇也算是triton系列第二篇，接下里会借着triton这个库，一起讨论下什么是推理、什么是推理引擎、推理框架、服务 …

变分推断（variational inference）是一种用于近似后验分布的贝叶斯推理方法，通过优化变分下界（ELBO）来找到最优的替代概率分布。

3.概念产生： 因果推断 (Causal Inference) 是 根据某一结果发生的条件对因果关系作出刻画的过程，推断因果关系的最有效方法是进行 随机对照试验，但这种方式 耗时且昂贵、也无法解释和 …

因果推断（causal inference）是回归（regression）问题的一种特例吗？ 题主是因果推断小白，今天听了一个机器学习和因果推断的讲座，之前一直有的疑问又冒出来了：机器学习训练的模型 …

How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models, in the presence of continuous latent variables with intractable posterior distributions, and large …

学习机器学习时的困惑，“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意，如Pooling，似乎90%的书都翻译为“…

推断（Inference）可以使用低精度的技术，训练的时候因为要保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这个时候需要相对较高的精度，一般来说需要float型，如FP32，32位的浮点型来 …

进一步地，operator variational inference (OPVI) [19] 则重新审视了这个优化目标的设计问题，提出了一个更加general的框架，把KL纳入其中。 总的来说，相比前两类问题，这个问题的工作较 …