概率图模型

概率图模型（PGM）综述

RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
医学影像处理·2024-09-14 08:21

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1
Lossya·2024-09-12 13:46

机器学习---概率图模型（概率计算问题）

1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.
三月七꧁ ꧂·2024-02-14 17:06

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。
三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将描述任务归结为计算变量的概率分布，在概率模型中，利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式：计算联合分布(,,)，判别式：
三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

NLP系列学习:CRF条件随机场(1)

大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客
云时之间·2024-01-26 20:09

HMM隐马尔可夫模型和维特比算法

的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习（监督学习）四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型
Y·Not·Try·2024-01-24 12:05

8、VAE:变分自编码器

它结合了自编码器和概率图模型的优点，旨在解决高维复杂数据的高效表示和生成问题。VAE最想解决的问题是什么？首先是如
O_meGa·2024-01-21 21:25

图像生成之变分自动编码器（VAE）

简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法，将高维的原始数据映射到一个低维特征空间，然后从低维特征学习重建原始的数据。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

【机器学习】条件随机场

一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型？
十年一梦实验室·2024-01-15 08:52

.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类：有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。
十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

EM算法及公式推导

含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时，一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。
XI-C-Li·2024-01-04 21:02

模式识别与机器学习-概率图模型

模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示
Kilig*·2024-01-02 20:35

【多传感器融合导航论文阅读】

一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值，使得整个概率图模型中的变量
今天我刷leetcode了吗·2024-01-02 04:42

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型，我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型，只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器（VAE）进行简单的原理讲解和数学推导。
篝火者2312·2024-01-01 04:51

优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解组合优化问题...

Idea半成品，现在不做了，分享下（尾附资料库和代码）~主要技术点：用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解问题，生成一个关于变量的N*M矩阵，N是变量个数，M是变量取值集合的大小，矩阵元素代表某变量取某元素的信念
weixin_39849671·2023-12-31 13:00

用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解组合优化问题

主要技术点：用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解问题，生成一个关于变量的N*M矩阵，N是变量个数，M是变量取值集合的大小，矩阵元素代表某变量取某元素的信念，根据这个矩阵可自然读出解（如果不满足约束的情况实在太严重
Monte0539·2023-12-31 13:58

概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探

1.从贝叶斯方法（思想）说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正，我对世界永远保持开放的态度。1763年，民间科学家ThomasBayes发表了一篇名为《Anessaytowardssolvingaprobleminthedoctrineofchance
虫小宝·2023-12-30 20:36

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

它通过结合深度学习和概率图模型的思想，能够学习到数据分布的潜在表示，并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型，用于学习数据分布的潜在表示。
giszz·2023-12-29 21:13

机器学习 (第9章 概率图模型)

一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型：贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图，而图这种数据结果分为两种：有向图和无向图
komjay·2023-12-26 11:56

Arxiv网络科学论文摘要17篇(2020-09-02)

强关系对之间的内部迁移和移动通信模式;国际关系中联盟与竞争网络的结构平衡;金融网络中的或然可转换债券;当代价高昂的惩罚逐渐演变为有利时;可见度有限的多数投票模型：对滤泡的调查;基于增强学习的黑盒规避攻击进行动态图中的链路预测;基于概率图模型和递归神经网络的语义情感分析
ComplexLY·2023-12-24 19:53

机器学习 | 概率图模型

见微知著，睹始知终。见到细微的苗头就能预知事物的发展方向，能透过微小的现象看到事物的本质，推断结论或者结果。概率模型为机器学习打开了一扇新的大门，将学习的任务转变为计算变量的概率分布。实际情况中，各个变量间存在显式或隐式的相互依赖，如朴素贝叶斯方法直接基于训练数据去求解变量的联合概率分布在时间复杂度还是空间复杂度均是不可行、不划算的。直接基于训练数据求解变量联合概率分布困难。Probabilist
西皮呦·2023-12-22 13:04

自然语言处理之概率图模型--预备知识

概述本章将介绍一些概率论、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识，这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中，在相应模型篇章的开头，也会再次列出这些基础知识。概率论联合概率两个及以上随机变量image.png，可以用联合概率分布image.png描述其各个状态的概率，简称为联合概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数
罗宇翔·2023-12-19 14:55

python 大数据 选题推荐

://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/python/README.md1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现3基于概率图模型的蛋白质功能预测
L学长·2023-12-06 20:17

贝叶斯网络 （人工智能期末复习）

文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络（概率图模型）定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）
倒杯Whisky·2023-12-04 23:39

贝叶斯网络在R语言中的应用

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用，包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断，并提供相应的源代码示例。
CodeMaven·2023-12-01 03:24

VAE模型及pytorch实现

VAE模型及pytorch实现VAE模型推导部分最小化KL散度推导代码部分损失函数Encoder部分Decoder部分VAE整体架构VAE问题参考资料VAE（变分自编码器）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想
Miracle Fan·2023-11-29 07:48

【深度学习】概率图模型（二）有向图模型详解（条件独立性、局部马尔可夫性及其证明）

文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→X3X_1\rightarrowX_2\rightarrowX_3X1→X2→X3c.共因关系X1←X2→X3X_1\leftarrowX_2\rightarrowX_3X1←X2→X3d.共果关系
QomolangmaH·2023-11-27 23:53

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型（贝叶斯网络）2.无向图模型（马尔可夫网络）三、学习四、推断  概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel
QomolangmaH·2023-11-27 00:02

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍
Pandy Bright·2023-11-23 00:44

概率图模型——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设，利用未标记样本隐含的分布信息，使得对模型参数的估计更加准确；TSVM给未标记样本赋予伪标记，并通过不断调整易出错样本的标记得到最终输出；基于分歧的方法结合了集成学习的思想，通过
Pandy Bright·2023-11-23 00:14

强化学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了概率图模型，首先从生成式模型与判别式模型的定义出发，引出了概率图模型的基本概念，即利用图结构来表达变量之间的依赖关系；接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及
Pandy Bright·2023-11-23 00:14

概率图模型理解

题：给定两个箱子，随机选择一个，抽取一个球，不放回再从同一个箱子抽取另一个球问：抽到第一个球是绿色，第二个球是蓝色的概率是多少？答：
Eric_i33·2023-11-21 17:51

NLP汉语自然语言处理原理与实践 5 词性、语块和命名实体识别

解决词类方法最常用的模型也是概率图模型中的序列算法。该技术基本成熟，已经被成功地用于文本检索、文本分类、信息抽取等应用之中，并对这些应用产生了实质性的帮助。任务的顺序应该为，首先
CopperDong·2023-11-18 23:18

【机器学习6】概率图模型

概率图模型分为贝叶斯网络（BayesianNetwork）和马尔可夫网络（MarkovNetwo
猫头不能躺·2023-11-16 08:36

【机器学习】六、概率图模型

今天我们对概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）做一个总结。模型表示概率图模型，是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型。
TwcatL_tree·2023-11-09 04:16

条件随机场之浅出

2.概率图模型概率图模型就是用图来表示变量概率的依赖关系，如下图所示我们看到概率图模型主要分为有向图模型和无向图模型。
杨天超·2023-11-08 14:38

机器学习（十）——概率图模型之隐马尔可夫模型

嗯，终于迎来了终极大Boss。1.概论想要理解清楚隐马尔可夫模型确实比之前要难一些，但是我尽量讲清楚。先来看一个问题：假设天气的状况分为：晴天、多云、雨天。我想预测明天的天气状况。这里我们假设：每天的天气状况只跟前几天的天气状况有关系，而不去考虑其他影响因素，例如风力、气压等等。——这就是著名的马尔可夫假设。即：假设模型的当前状态仅仅依赖于前面的几个状态。——当然，这种假设非常粗糙，并且因此可能将
夏普123·2023-11-04 14:43

图模型概述

在概率图模型中。每个结点表示一个随机变量（或一组随机变量），链接表示这些变量之间的概率关系。
rosyxiao·2023-10-31 13:02

什么是马尔科夫随机场？

马尔科夫随机场，也称为马尔可夫网（MarkovNetwork），是一种概率图模型，用于表示随机变量之间的依赖关系。
Nancy-sn·2023-10-29 00:48

PGMPY手册01：安装、基本数据结构

PGMPY文档简介：PGMPY的全称是ProbabilityGraphModelinPYthon，顾名思义是基于python开发的概率图模型工具包，包含贝叶斯网模型、动态贝叶斯网模型、结构方程模型、NoisyOr
吴智深·2023-10-16 22:20

浅谈从机器学习到深度学习

频率派发展成统计机器学习，贝叶斯派发展成概率图模型。
江小北·2023-10-16 04:38

图概率模型

根据边的性质不同，概率图模型可以
HaigLee·2023-10-01 11:03

机器学习-概率图模型初探

outline数学基础HMMCRF主题模型数学基础贝叶斯公式：联概=条概*边概条件概率=联合概率/边缘概率贝叶斯公式.png概率图模型(Probabilisticgraphicalmodel，PGM)是一类由图来表示变量相关关系的概率模型在概率模型中
neo_ng·2023-09-23 18:23

Python手写贝叶斯网络

手写贝叶斯网络1.导图贝叶斯网络实现原理手写必要性市场调查手写实现详细介绍步骤1:数据预处理步骤2:计算条件概率步骤3:推理和预测步骤4:模型评估步骤5:模型应用步骤6:总结和完整代码2.实现原理贝叶斯网络是一种概率图模型
全栈项目讲解·2023-09-21 02:12

概率图模型

近一周学习了概率图模型，总结下自己的理解，当然只是概括介绍我认为比较核心的概念，所以不会做细致的算法说明等，如果有不正确的地方欢迎大家指正整个模型分类参考下面图（1）(本图来自统计自然语言处理)概率图模型是一类用图来表达的相关变量关系的概率模型
雷_哥·2023-09-10 08:23

表示学习与深度学习

然而很多知识的理解并不透彻，因此接下来会根据一些并不主流的书籍或材料进行查漏补缺，有些内容之前未能细看或者干脆跳过的诸如概率图模型、强化学习等内容也会一一补上。闲言少叙，说回表示学习与深度学习。
单调不减·2023-09-05 11:43

贝叶斯网络

是一种通过有向无环图(Directedacyclicgraph,DAG)表示一组随机变量及其条件依赖概率的概率图模型。
JaxHur·2023-09-03 16:58

论文阅读_变分自编码器_VAE

1312.6114时间:2013作者:DiederikP.Kingma,阿姆斯特丹大学引用量:248401读后感VAE变分自编码（VariationalAutoencoder）是一种生成模型，它结合了自编码器和概率图模型的思想
xieyan0811·2023-09-02 05:16
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