सशर्त वितरण

अनिश्चितता का गणित

सशर्त वितरण सशर्त प्रायिकता, पूरे यादृच्छिक चरों तक उठाए। दी गई X = x, Y कैसे वितरित? आप संयुक्त लेते और जिसे निश्चित किया उसके सीमांत से पुनर्सामान्य:

यह पाठ 3 का वही ज़ूम-और-पुनर्सामान्य: X = x निश्चित (संयुक्त तालिका की एक पंक्ति), फिर उस पंक्ति को पुनर्सामान्य ताकि प्रायिकताएँ 1 तक जोड़ती। परिणाम Y पर एक वास्तविक वितरण, x के हर मान के लिए एक।

ऊंचाई-वजन तालिका पर वापस जाएं, लेकिन अब एक ही पंक्ति को देखें — मान लीजिए, केवल लंबे लोग — और बाकी सभी को अनदेखा करें। उस पंक्ति की संख्याएँ अपने आप 1 में नहीं जुड़ती हैं, इसलिए आप उन्हें तब तक फिर से स्केल करते हैं जब तक कि वे ऐसा न करें, और आपको जो मिलता है वह यह है कि वज़न को कैसे वितरित किया जाता है यह देखते हुए कि ऊंचाई लंबी है। यह एक सशर्त वितरण (conditional distribution) है: X = x को एक श्रेणी में स्थिर करें, फिर उस स्लाइस को Y पर एक उचित वितरण में फिर से सामान्यीकृत करें।

ML में इसका स्थानएक विभेदक मॉडल एक सशर्त वितरण: p(y | x) ठीक वह जो एक वर्गीकारक या प्रतिगामी सीखता, इनपुट दी लेबल वितरण। एक VAE या विसरण मॉडल में एक डिकोडर एक सशर्त p(x | z), गुप्त कोड दी डेटा वितरण। सशर्त करना जनक मॉडल आउटपुट निर्देश: text-to-image p(image | prompt) से नमूना।
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