并且
改为”又能够“
并且
改为”又能够“
能够
添加一个”既“
正相运行
不太明白原文,但是感觉这里翻译的不好,建议请教专家
这可以用于训练推断网络在给定vv\Vv的情况下预测h
建议改为”这可以用于训练出一个在给定V的情况下预测h的推断网络“
对数配分函数
这个翻译不知道是否OK,但是建议后面加个”的“
无向模型
建议翻译成”无向图模型“
%?? wake_sleep 翻译成 醒眠 你斟酌下
没合并好
睡眠做梦
建议改为“睡眠‘
%?? wake_sleep 翻译成 醒眠 你斟酌下
没合并好
%?? wake_sleep 翻译成 醒眠 你斟酌下
没合并好
近似函数为f̂ (v;θ)f^(v;θ)\hat{f}(\Vv;{\Vtheta})的神经网络来近似它
建议改成“用一个神经网络来近似f(v;theta)”
函数
改为“泛函”
由于
去掉“由于”
这种行为使得我们做的近似假设变得合理。 %这种行为使我们的近似假设成为自我实现
合并没合并好吧
和
此处and直接变成“,”就行
我们通过这个假定来保证了最小可能量的结构
原文的那句话没太理解,但是这个翻译明显感觉也不对,可以求助高人。
分布
感觉去掉“分布”更好理解
变分推断和学习
建议改为“变分推断和变分学习的”,否则一个单独的“学习”容易在此处有歧义,“variational inference and learning”下文多处也都建议翻译成“变分推断和变分学习”
所需要的期望的效率
建议改为“期望的效率”,去掉“所需要的”,否则容易把此处的期望误理解成“希望的”,而不是原文想表达的统计上的期望。
消元算法
variable elimination一般翻译成“变量消去”算法,可参考周志华的西瓜书。消元法一般有特定的含义,多指代数里的高斯消元法,不建议此处翻译成“消元算法”。
这并不会导致新的高级概念的遗漏
这并不会遗漏新的高级概念。
我们描述过的
建议去掉这几个字,否则怎么翻译,这句话读起来都费劲
推导过程在数学上非常详细
数学推导过程非常详细
较小
建议改成“小”
较低
建议改成“低”
促进
鼓励
数据
建议改成“data”
模型
建议模型就用“model”,因为上面的公式里使用的model,否则读起来很难理解,后面的data同理。
更高
建议改成“高”
更高
建议改成“高”
促进
鼓励
通过选择给定有约束的分布族中一个分布q
建议改成“在一个关于q的有约束的分布族上”
完整的
建议去掉“完整的”
大学习步骤
其实不太明白原文的“make large learning steps”是啥意思,所以总觉得这个中文翻译太过于直译。
潜变量
建议改成“隐变量”
潜变量
建议改成“隐变量”
潜变量
改成隐变量
隐藏变量
建议改成隐变量,并保持统一,后面既有“隐藏变量”又有“潜变量”,不同意。
具有多维输入的函数
多元函数
具有多维输入的函数
多元函数
但在任何形式意义下并不一定是最小
但并不需要在所有情况下都是最小的。
或许多被非常平坦的区域包围的鞍点
或者还有处于非常平坦区域之中的鞍点
考虑函数f(x)=A−1xf(x)=A−1xf(\Vx) = \MA^{-1} \Vx。 当A∈ℝn×nA∈Rn×n\MA \in \SetR^{n \times n} 具有特征值分解时,其条件数
此处有误,不严谨。参见https://pan.baidu.com/s/1dFl7vC9
是
去掉这个“是”
表明
改为“表示”或者“表征”更好吧?
另一个极具破坏力的数值错误形式是上溢
上溢是另外一种极端的舍入误差
一种特别的毁灭性舍入误差是下溢
改为“下溢是一种极端的舍入误差。”如何?
如果在理论上可行的算法没有被设计为最小化舍入误差的累积,可能就会在实践中失效,因此舍入误差会导致一些问题(特别是许多操作复合时)。
原文并没有因果关系,建议改成“舍入误差会导致一些问题,特别是许多操作复合时,即使是理论上可行的算法,如果在设计时,没有考虑最小化累积舍入误差,在实践时也可能导致算法失效。”
位模式
bit patterns是CS的一个专有名词,常见的译法就是“位模式”吗?感觉有些拗口。
在数字计算机上实现连续数学的根本困难是
改为“连续数学在计算机上的根本困难是”如何?
数字计算机
还是很烦“数字”两个字。
因此仅仅计算涉及实数的函数也是困难的
改为“因此即使是计算实数域上的函数也是困难的。”如何?
这通常是指通过迭代地更新解来解决数学问题的算法,而不是解析地提供正确解的符号表达。
改成“这里通常是指迭代法,而不是直接给出解析解的直接法。”如何?
数字计算机
直接“计算机”如何?感觉加个数字很别扭。