論文中經常看到這樣的描述：

Since we marginalize over all possible alignments z corresponding

谷歌翻譯顯示這個詞的意思是“邊緣化”，那么在數學中，邊緣化到底代表什么操作呢？

首先，邊緣化是概率論中的一個概念，它要求對一個變量的可能值求和，以確定另一個變量的邊緣貢獻。這個定義可能聽起來有點抽象，讓我們用一個例子來說明這一點。

假設我們對天氣如何影響英國人的幸福這一話題感興趣。我們可以把它寫成P(幸福|天氣)，即給定天氣類型的情況下一個人的幸福水平的概率是多少。

假設我們有測量一個人幸福所需的設備和定義，并記錄了一個人所在的英格蘭和另一個人所在的蘇格蘭的天氣情況。現在，通常來說蘇格蘭人比英格蘭人更幸福。問題是，人們總是有國籍的，所以在測量中我不能擺脫這個因素。所以我們實際測量的是P(幸福，國家|天氣)，即我們同時關注幸福和國家。

邊緣化告訴我們，如果我們把所有國家的可能性都加起來，我們可以計算出我們想要的數量(記住，英國是由三個部分組成的:英格蘭、蘇格蘭和威爾士)，即P(幸福，國家=英格蘭|天氣)+ P(幸福，國家=蘇格蘭|天氣)+ P(幸福，國家=威爾士|天氣)。

而就是這樣！邊緣化告訴我們，只要把一些概率加起來就能得到所需的概率量。一旦我們計算出了答案(它可以是一個單個值或一個分布)，我們就可以得到我們想要的任何屬性(推理)。

回到上文的截圖，對于同一個輸入x，不同的對齊方式z可能得到相同的結果y，因此P(y|x)實際上是由P(y,z| x) 經過邊緣化的結果，被邊緣的哪個變量就是z。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[深度学习] 什么是marginalization的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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