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- [[情報理論]]において、'''パープレキシティ'''（{{Lang-en-short|perplexity}}）は、[[確率分布]]や[[統計モデル|確率モデル]]が[[標本 (統計学)|サンプル]]をどの程度正確に[[予測]]するかを示す指標である。確率モデルを比較するために使用することができる。パープレキシ …9キロバイト (387 語) - 2024年6月17日 (月) 16:51
- 9キロバイト (458 語) - 2025年2月16日 (日) 23:29
- [[Category:確率モデル]] …14キロバイト (1,926 語) - 2021年7月1日 (木) 12:58
- 6キロバイト (347 語) - 2024年1月26日 (金) 02:24
- 18キロバイト (697 語) - 2023年6月3日 (土) 00:09
- 16キロバイト (1,026 語) - 2025年3月5日 (水) 00:33
- …（{{lang-en-short|latent variable models}}）は観測変数と潜在変数の[[同時分布]]で表現された[[統計モデル|確率モデル]]の総称である<ref>"a latent variable model <math>p_{\theta}(x, z)</math>" Kingma. …14キロバイト (799 語) - 2024年3月17日 (日) 09:08
- '''空間的拡散モデル'''（{{en|spatial diffusion model}}）は、'''決定モデル'''と'''確率モデル'''の2種類に分類される{{Sfn|大関|1997b|p=101}}。決定モデルは、経験則をもとに数式化したものであり、空間的拡散モデルにおいて代表的 …11キロバイト (309 語) - 2022年6月23日 (木) 09:36
- == 確率モデル == …20キロバイト (1,055 語) - 2024年3月24日 (日) 06:18
- [[Category:確率モデル]] …21キロバイト (1,426 語) - 2023年5月5日 (金) 11:07
- 9キロバイト (499 語) - 2022年11月27日 (日) 13:00
- …れマルコフモデル'''（かくれマルコフモデル、{{lang-en-short|hidden Markov model; HMM}}）は、[[確率分布|確率モデル]]のひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつ[[マルコフ過程]]である。 …19キロバイト (648 語) - 2023年4月5日 (水) 04:07
- [[Category:確率モデル]] …8キロバイト (675 語) - 2024年12月23日 (月) 05:42
- 18キロバイト (1,006 語) - 2024年11月26日 (火) 01:05
- 11キロバイト (955 語) - 2023年4月26日 (水) 06:24
- AEは[[統計モデル|確率モデル]]の観点から[[潜在変数#深層潜在変数モデル|深層潜在変数モデル]]の一種とみなせ、次のように定式化できる： …10キロバイト (700 語) - 2025年1月15日 (水) 15:10
- 19キロバイト (1,293 語) - 2024年9月25日 (水) 07:46
- 13キロバイト (756 語) - 2025年2月21日 (金) 07:28
- 29キロバイト (1,067 語) - 2025年2月16日 (日) 18:42
- 13キロバイト (233 語) - 2024年7月25日 (木) 02:31