Họ phân phối mũ (exponential family) được chứng minh là có khả năng xấp xỉ phổ quát, nghĩa là họ này có thể xấp xỉ một cách chính xác bất kỳ phân phối xác suất nào trên không gian thích hợp, với độ chính xác tùy ý. Điều này dựa trên các tính chất của không gian hàm sinh ra bởi họ phân phối mũ và các kỹ thuật xấp xỉ khác nhau như xấp xỉ Kullback-Leibler (KL). ...
Phân phối Tiên Nghiệm và Hậu Nghiệm # Trong bối cảnh thống kê Bayes và các mô hình học sâu như Variational Autoencoder (VAE) hoặc iVAE, hai khái niệm phân phối tiên nghiệm (prior distribution) và phân phối hậu nghiệm (posterior distribution) thường được sử dụng để mô tả sự không chắc chắn và cách thông tin mới được tích hợp vào mô hình. Dưới đây là giải thích chi tiết về hai khái niệm này: ...
Khái niệm # Phân tích thành phần độc lập (ICA) là một kỹ thuật thống kê và tính toán được sử dụng trong học máy để tách tín hiệu đa biến thành các thành phần không phải Gaussian độc lập của nó. Mục tiêu của ICA là tìm ra một phép biến đổi tuyến tính của dữ liệu sao cho dữ liệu được chuyển đổi càng gần độc lập về mặt thống kê càng tốt. ...