我是靠谱客的博主 矮小盼望,最近开发中收集的这篇文章主要介绍最大熵模型(MaxEnt):万法归宗(下),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

在上一篇文章【1】中,我们已经得到了与最大熵模型之学习等价的带约束的最优化问题:


注意上述公式中还隐含一个不等式约束即 P(y|x)≥0。求解这个带约束的最优化问题,所得之解即为最大熵模型学习的解。本文就来完成这个推导。


现在这里需要使用拉格朗日乘数法,并将带约束的最优化之原始问题转换为无约束的最优化之对偶问题,并通过求解对偶问题来求解原始问题。首先,引入拉格朗日乘子,并定义拉格朗日函数L(P, w):


According to [7],

最后

以上就是矮小盼望为你收集整理的最大熵模型(MaxEnt):万法归宗(下)的全部内容,希望文章能够帮你解决最大熵模型(MaxEnt):万法归宗(下)所遇到的程序开发问题。

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