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Mixture of entangled state can be separable state.
Theoretically we only directly have that mixture of separable state is separable state, and can say nothing about mixture of entangled state. We can have an example that mixture of entangled state to be separable state. The state set can be visualized asImproving Generalization in Reinforcement Learning with Mixture Regularization
发表时间：2020（NeurIPS 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个叫mixreg的方法来提高agent泛化性。大致方法就是说用多个环境训练，并且对环境做插值，这样学到的策略就会更平滑，泛化性就更好。具体的，我有两个状态，通过加权插值的方式得到一个新的状态 这里权重λ通过从贝塔分布采样得到 对应Normal-Inverse Gamma Mixture简介
Normal-Inverse Gamma Mixture简介 假设 X ∣ γ ∼ N ( μpython机器学习手写算法系列——Gaussian Mixture Model (1d)
本文，就像本系列的其他文章一样。旨在通过阅读原论文+手写代码的方式，自己先把算法搞明白，然后再教其他人。手写代码除了可以验证自己是否搞明白以外，我会对中间过程做图。这样，我可以通过图直观的验证算法是否正确。而这些图，又成为写文章时候的很好的素材。 什么是 Gaussian Mixt论文解读：Sequence to Sequence Mixture Model for Diverse Machine Translation
论文解读：Sequence to Sequence Mixture Model for Diverse Machine Translation 机器翻译是自然语言处理中比较热门的研究任务，在深度学习背景下，通过神经网络搭建的机器翻译也称为当今主流方式。在解决机器翻译过程中需要解决诸多问题，例如原始句子的语义表征、句子对齐（转载）详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
原文链接：https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 最近在看传播模型的论文，涉及到了GMM和EM的知识