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什么是「推理」(Reasoning)? - 知乎
推断（inference）：可以理解成一种基于充分信息量的预测过程。通常指模型训练（learning）结束后，使用训练好的模型做预测（predict）的过程，比如online inference, variational …
机器学习中Inference 和predict的区别是什么? - 知乎
深度学习中的inference更多时候和prediction通用，大概指的是前向传递的过程，即和training所相对的过程。下面是传统的定义，并不一定在DeepLearning中适用 Examples for prediction and …
因果推断综述解析|A Survey on Causal Inference(1) - 知乎
A Survey on Causal Inference. 为了区分是原文内容还是ZZ自己的理解，下面ZZ自己的旁白用粗体标出。 二、正文解析. 摘要. 首先文章说明了因果推断的重要性，ZZ不再赘述。然后介绍了一 …
如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)？ - 知乎
下面介绍平均场（mean-field）、蒙特卡洛、和黑盒变分推断 (Black Box Variational Inference) 的方法。 平均场变分族(mean-field variational family) 之前我们说我们选择一族合适的近似概率 …
统计学2020年以后的研究趋势是哪些？ - 知乎
Conformal Inference: 非参数统计方法，用于构建预测区间和假设检验。 其核心思想是利用历史数据来估计新数据的不确定性。 Conformal Inference的一个主要特点是，它可以为任何预测给 …
统计里面Post Selection主要是解决什么问题？ - 知乎
其实不光是selective inference, 整个valid inference这个大方向（包括了像selective inference, conformal prediction, post-prediction inference, multiple testing with structure等等等）都 …
神经网络中训练和推理有什么区别？ - 知乎
1. 推断（Inference）的网络权值已经固定下来，无后向传播过程，因此可以. 模型固定，可以对计算图进行优化，还可以输入输出大小固定，可以做memory优化（注意：有一个概念是fine …
如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)？ - 知乎
笔者在入门VAE（Variational Autoencoder）的时候，发现几乎所有博客都会提到变分推断（Variational Inference）和ELBO（证据下界，Evidence Lower Bound），但是总是搞不明白 …
请解释下variational inference？ - 知乎
automatic differentiation variational inference (ADVI) [9] 通过统一把variational distribution映射到 \mathbb{R}^n ，然后assume映射后的variable服从Normal distribution，继而使用repar。但这 …
PyTorch如何量化模型（int8）并使用GPU（训练/Inference）？
如果想要在GPU上操作，可以先使用torch.nn.export函数将模型转换成onnx格式，然后就可以放到TensorRT框架上inference了。（TensorRT目前不能直接解析Pytorch的网络模型，需要转换 …
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