Maximization

【AI理论知识】EM算法

基本定义期望最大化算法（Expectation-Maximization，EM算法）是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。

资料加载中·2024-01-24 07:35

EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘

EM算法篇EM算法简介EM算法，也叫expectationmaximizationalgorithms，是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法。EM算法在期望(E步骤)和最大化(M步骤)之间交替执行，前者计算模型参数当前估计的对数似然期望函数，后者对E步骤中找到的预期对数似然计算最大化，然后使用参数新估计值来确定下一个E步骤中隐变量的分布

アナリスト·2024-01-15 05:08

EM 算法（Expectation Maximization）

EM算法是一种重要的解决含有隐变量问题的参数估计方法算法释义EM算法是用来解决含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者叫极大后验概率估计。它是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望，M步，求极大。算法步骤输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y,Z|θ)，条件分布P(Z|Y,θ)输出：模型参数θ(T)(1)初始化模型参数：θ(0)(2)迭代求解，直至收敛，t=0,1,...,

大雄的学习人生·2024-01-07 13:02

统计学习笔记九----EM算法

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expection）；M步，求极大值（maximization），所以这一算法称为期望极大算法（exceptionmaximizationalgorithm）

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

EM（Expectation-Maximum）算法

EM算法简介EM算法的核心分为两步E步（Expection-Step）M步（Maximization-Step）因为在最大化过程中存在两个参量r,θr,\thetar,θ，其中若知道rrr，则知道θ\thetaθ

Gowi_fly·2023-12-21 00:09

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此，它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而，这种方法在计算上是耗费资源的，因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中，我们将注意机制形式化为期望最大化的方式，并迭代地估计一组更紧凑的基础，基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和，得到的表示是低秩的，并且将输入中的噪声信息降低。所提

Joney Feng·2023-10-20 05:01

Price Maximization | 双指针 | 简单

题目内容原题链接给定长度为nnn的数组aaa和一个整数kkk，保证nnn为偶数。问将nnn个数两两配对，得到的值为⌊ai+ajk⌋\lfloor\frac{a_i+a_j}{k}\rfloor⌊kai+aj⌋问如何配对使得总和最大，最大值是多少数据范围1≤n,m≤2×1051\leqn,m\leq2\times10^51≤n,m≤2×1051≤k≤10001\leqk\leq10001≤k≤100

solego·2023-10-14 06:16

The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl

萧甬学者·2023-10-09 05:30

【机器学习】期望最大算法（EM算法）解析：Expectation Maximization Algorithm

【机器学习】期望最大算法（EM算法）：ExpectationMaximizationAlgorithm文章目录【机器学习】期望最大算法（EM算法）：ExpectationMaximizationAlgorithm1.介绍2.EM算法数学描述3.EM算法流程4.两个问题4.1EM算法如何保证收敛？4.2EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？5.总结参考1.介绍EM算法，全称Expectat

笃℃·2023-09-28 01:01

EM:expectation maximization

importxlwtimportxlrdimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportOrderedDictfrompathlibimportPathfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtimeimporttimefro

DeniuHe·2023-08-30 23:10

机器学习实战：Python基于EM期望最大化进行参数估计（十五）

2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化3.多维情况4.讨论1.前言1.1EM的介绍（Expectation-Maximization

Bioinfo Guy·2023-08-28 23:07

生成模型相关算法：EM算法步骤和公式推导

Dempster等人总结提出，用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计EM算法的每次选代由两步组成:E步，求期望(expectation);M步，求极大(maximization

菜菜的小粉猪·2023-08-03 15:03

论文笔记——Influence Maximization in Undirected Networks

InfluenceMaximizationinUndirectedNetworksContributionMotivationPreliminariesNotationsMainresultsReductiontoBalancedOptimalInstancesProvingTheorem3.1forBalancedOptimalInstancesContribution好久没发paper笔记了，

7:45am·2023-07-30 10:34

《机器学习公式推导与代码实现》chapter22-EM算法

EM算法包括两个步骤：E步，求期望(expectation)；M步，求极大(maximization)。1极大似然估计极大似然估计（maximumlikel

Jiawen9·2023-07-29 00:21

期望最大化注意力网络EMANet ：Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142（论文作者知乎发的专栏）https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/100927668（其他博主对EMANET的理解）代码：https://github.com/XiaLiPKU/EMANet目录Abstract：IntroductionContributio

我是大可爱·2023-07-25 03:41

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-07-25 03:30

详解EM算法

具体思想如下：EM算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step和Maximization-Step。

莫杨94·2023-07-19 23:21

S^3-Rec:self-supervised learning for sequential recommendation with mutual information maximization

S3-rec是人大和美团等研究人员在CIKM2020上发表的一篇文章，本文提出的S3-rec提出基于自监督神经网络架构，使用互信息最大化MIM(mutualinformationmaximization)来充分挖掘出attribute,item,subsequence,andsequence之间的联系。Abstract传统的基于深度学习的序列推荐往往基于物品预测损失来训练模型参数或者数据特征。但是

futurewq·2023-06-17 13:28

数据缺失情况下的参数估计

EM（expectation-maximization）算法EMforGMM（G

ABadCandy·2023-06-11 00:47

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475PaperInformation论文作者：ZhenPeng、WenbingHuang、MinnanLuo、Q.Zheng、YuRong、TingyangXu、JunzhouH

qq_43479892·2023-06-07 10:04

Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务OCL已有方法和相关工作面临挑战为了学好新的任务，模型需要修改参数，这导致了CF创新思路利用用互信息最大化，减少由交叉熵导致的特征bias，因为交叉熵只学习不同任务特征的区别，但是这些特征在其他任务中不一定有区别，这个方法鼓励每个任务的学习利用整体表征或任务训练数据的全部特征鼓励保存之前学到的知识（吹的好）提出了holist

爱睡觉的Raki·2023-04-05 09:00

机器学习之期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)

文章目录期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本内容2.从三硬币模型2.1问题提出2.2解决方案2.3换个角度3.到高斯混合模型（Gaussianmisturemodel）3.1模型建立3.2问题提出3.3解决方案4.EM算法4.1总结4.2主要思想4.3算法步骤5.实例说明6.应用期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本

天真的和感伤的想象家·2023-02-06 15:10

笔记-Principal Component Analysis based on L1-norm Maximization（PCA主成分分析）

1.问题的产生背景随着技术的发展，不再繁琐的数据收集使得数据的规模越来越大，同时造成数据的复杂性也逐渐攀升，甚至会有成百上千的维度。而高纬度数据中必然会有一些冗余信息，我们希望在不影响性能的前提下尽量简化问题。2.存在的问题在PCA技术中，研究者提出了众多方法。传统的L2-PCA方法在许多问题上取得了成功，但是由于L2范数容易出现异常值，从而扩大了较大范数的异常值的影响。基于L1范数的方法比基于L

Joey Twan·2023-01-24 11:53

raw_count、tpm、fpkm、rpkm如何选择

其中RSEM(RNA-SeqbyExpectation-Maximization)，考虑到一条rea

老实人谢耳朵·2023-01-18 09:48

EM算法实现双硬币模型（python实现）

EM（Expectation-Maximization）算法可以对结果进行预测参数的信息，在一些含有隐变量的参数中使用它可以对模型参数进行一定的估计，并且它在机器学习的很多领域都会运用，这里我用python

Computer Hobbyist·2023-01-06 09:52

机器学习之期望最大算法

思想EM算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step和Maximization-Step。E-Step主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算似然函数

薛定谔的程序喵·2023-01-04 18:46

目标跟踪 ATOM（ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization）

文章标题：《ATOM:AccurateTrackingbyOverlapMaximization》文章地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07628.pdfgithub地址：https://github.com/visionml/pytrackingCVPR2019的一篇文章。主要作者之一叫做MartinDanelljan，据说是做跟踪方面的大佬、数学大佬。Abstract

Yemiekai·2022-12-18 00:34

InfoMax-GAN: 通过信息最大化（Information Maximization）和对比学习（Contrastive Learning）改进对抗（Adversarial）图像生成

目录0.摘要1.介绍2.背景3.InfoMax-GAN3.1框架3.2ContrastiveLoss3.3缓解CatastrophicForgetting3.4缓解ModeCollapse4.Experiment4.1ExperimentSettings4.2生成性能评估4.3TrainingStability4.4低计算量4.5消融实验（AblationStudies）5.补充：谱归一化（spe

EDPJ·2022-12-10 21:05

论文笔记 EMNLP 2021|Improving Multimodal Fusion with Hierarchical Mutual Information Maximization for

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1模态编码2.2模态中互信息最大化2.3融合中互信息最大化3实验1简介论文题目：ImprovingMultimodalFusionwithHierarchicalMutualInformationMaximizationforMultimodalSentimentAnalysis论文来源：EMNLP2021组织机构：新加坡科技设计大学论文链接：https

hlee-top·2022-12-02 18:41

EM 聚类（Expectation Maximization，最大期望算法）

EM算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型），或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。而HMM用到了马尔可夫过程，在这个过程中，通过状态转移矩阵来计算状态转移的概率。HMM在自然语言处理和语音识别领域中有广泛的应用。EM有两个步骤，E步和M步：E步相当于通过初始化的参数来估计隐含变量，M步是通过隐

hanli0902·2022-12-02 13:31

HTCInfoMax: A Global Model for Hierarchical Text Classification viaInformation Maximization

原文链接：https://aclanthology.org/2021.naacl-main.260.pdf介绍本文主要是通过引入信息最大化来解决HiAGM（应该是对于HiAGM-LA）存在的两个限制。问题：HiAGM存在两个问题：1）对每个样本都使用相同的标签层次信息，这样就不能区分与特定文本样本有关和无关的标签。尽管HiAGM-LA能够通过注意力权重隐含地来让每个样本和与其对应的标签联系起来，但

pepsi_w·2022-12-02 12:54

单目标追踪——【相关滤波】ATOM：Accurate Tracking by Overlap Maximization

目录文章侧重点网络结构基于IoUNet的目标估计网络消融实验IoUNet的架构讨论ATOM的组成部分ATOMIOU-NetIOUNet的参考文章ATOM的参考文章文章侧重点由于之前的DCF方法把注意力放在设计有判别力的classifier以准确找到目标中心位置，而对于目标尺度估计等是设计另一个的，例如尺度滤波器完成对尺度的估计。这篇文章聚焦于目标追踪中“如何生成更准确的目标边界框”这个问题。现如今

zz的大穗禾·2022-12-01 02:30

Enhanced Graph Learning for Collaborative Filteringvia Mutual Information Maximization

一、前言图神经协同过滤（CF，CollaborativeFiltering）能够根据user-item二部交互图同时学习user和item的embedding，目前已被证明是有效的。在交互图中，考虑到节点间的隐式反馈（没有边相连）依然有可能在某种程度上反映出用户的积极行为（例如相同偏好用户更有可能互相分享相似的item，尽管它们在user-item二部图上没有直接相连的边），因此传统的图协同过滤方

只想做个咸鱼·2022-11-23 03:26

cs224w 图神经网络学习笔记（十四）Influence Maximization in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.前言——ViralMarketing病毒式营销2.InfluenceMaximization问题3.爬山算法——基于次模函数的研究方法4.改进：Sketch-basedAlgorithms这节课的内容理论性比较强，理解起来比较难。这里给两篇论文帮助理

喵木木·2022-11-19 19:37

Influence maximization based on the realistic independent cascade model

基于现实的独立级联模型的影响最大化前言文章内容摘要背景真实独立级联模型R-greedy算法介绍step1:计算δ(C)\delta(C)δ(C)确定最大的δ(C)\delta(C)δ(C)step2:step3:M-greedy算法step1:step2:step3:D-greedy算法实验数据集对比算法实验结果不同的概率分布算法的时间复杂度结论前言2020年发表在KBS上的一篇，是影响力最大化方

Allen_Ciel·2022-11-19 15:55

Influence Maximization across Partially Aligned Heterogenous Social Networks

部分对齐的异构社交网络的影响力最大化前言文章内容摘要背景AHI问题与其他影响力最大化问题的不同之处：AHI的挑战：问题定义提出的模型多对齐多关系网络提取多对齐多关系网络中的影响传播传统的线性阈值模型（Linearthreshold）改进的线性阈值模型M&M模型中的影响最大化问题分析一下AHI问题的贪婪算法实验数据集前言PAKDD2015年的文章，最早一批人研究异质信息网络中影响力最大化的成果吧。但

Allen_Ciel·2022-11-19 15:25

Influence maximization in social networks using transfer learning via graph-based LSTM

基于图LSTM的社交网络影响力最大化问题迁移学习前言文章内容摘要特征提取标签生成用基于图的LSTM训练模型选LSTM的原因：基于图的LSTM:迁移学习提出的模型架构提出的算法训练GLSTM模型的算法寻找种子节点的算法数据集和评估性能数据集评价指标实验结果与分析结论前言又是SanjayKumar这位老哥的文章，2022年他还有一篇一区也是将影响力最大化问题转化成回归问题，这是很有创新的尝试，两篇的效

Allen_Ciel·2022-11-19 15:23

机器学习6——EM算法与高斯混合模型GMM

前置内容Jensen不等式高斯混合模型多元高斯模型拉格朗日乘子法主要内容EM算法（Expectation-Maximization），期望-最大化。用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。

weightOneMillion·2022-11-18 11:36

EM算法推导小记

EM算法（Expectation-Maximization），即期望-最大化算法。

深视·2022-11-17 07:14

EM(Expectation Maximization)算法

一、EM由来很多时候对EM算法产生疑惑是不清楚这个算法是怎么来的，为什么这样；又有什么样的用途。其实EM是一种以迭代的方式来解决一类特殊最大似然(MaximumLikelihood)问题的方法，这类问题通常是无法直接求得最优解，但是如果引入隐含变量(就是给这个存在但是具体值多少未知的变量一个假设的值)，在已知隐含变量的值的情况下，就可以转化为简单的情况，直接求得最大似然解。所以要理解为啥要有EM算

ckriser·2022-10-26 07:56

【机器学习】【EM-3】EM算法(Expectation Maximization Algorithm)的python实现

1.EM算法简介EM算法的详解和样本集实例数学过程讲解，可以详见：https://blog.csdn.net/u012421852/article/details/799159082.EM算法的Python实现#-*-coding:utf-8-*-"""@author:蔚蓝的天空TomAim:实现EM算法(ExpectationMaximizationAlgorithm)"""importnump

CV_ML_DP·2022-10-26 07:56

机器学习非监督学习 EM算法（Expectation Maximization Algorithm）

一、引入例子1、袋子中有红，白两种球，比例p:(1-p)，可以看成二元的伯努利分布。从袋子中反复对球进行抽样，X1，X2,...,Xn。p=|{Xi=红}|/n2、两个袋子，各自都有红色的球和白色的球，选择第一个袋子的概率为w，选择第二个袋子的概率为1-w。第一个袋子抽到红球的概率为p，抽到白球的概率为1-p；第二个袋子中抽到红球的概率为q，抽到白球的概率为1-q。p(X=红)=wp+(1-w)q

车厘子子·2022-10-26 07:53

EM算法--Expectation Maximization Algorithm

机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很

peach_orange·2022-10-26 07:23

机器学习-EM算法机器推广基于GaussianMixture函数对样本进行聚类-python实现

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。一般的对样本模型的建立，是从样本

菜菜小硕·2022-10-26 07:18

EM算法(Expectation-maximization algorithm)小结

EM算法背景EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计.

IceelfLuo·2022-10-26 07:47

EM(Expectation Maximization Algorithm)算法详解(附代码)-----大道至简之机器学习系列---通俗理解EM算法。

☕️本文来自专栏：大道至简之机器学习系列专栏本专栏往期文章：逻辑回归(LogisticRegression)详解(附代码)---大道至简之机器学习算法系列——非常通俗易懂！_尚拙谨言的博客-CSDN博客_逻辑回归代码❤️各位小伙伴们关注我的大道至简之机器学习系列专栏，一起学习各大机器学习算法❤️还有更多精彩文章（NLP、热词挖掘、经验分享、技术实战等），持续更新中……欢迎关注我，主页：https:

尚拙谨言·2022-10-26 07:16

Robust Submodular Maximization: Offline and Online Algorithms

RobustSubmodularMaximization:OfflineandOnlineAlgorithms说在最前面的话Abstract1Introduction1.1OurResultsandContributions1.2RelatedWork2TheOfflineCase2.1Preliminaries说在最前面的话本人仅为在校本科生，对于鲁棒性算法为初学者。本文旨在督促作者自己进一步学

音无祭枫·2022-10-13 10:30

计算建模之EM算法

EM(Expectation-Maximization)算法于1977年提出，被用于解决如下的参数估计问题：已知（或者至少我们的模型如此假定）随机变量XXX服从概率密度函数p(X,Z;θ),p(X,Z;

Castria·2022-09-13 12:59

CVPR 2022 基于EM算法的视频冗余信息去除框架，可大幅提升VOS任务的推理速度

CV技术之美本文是CVPR2022的一篇文章『SWEM:TowardsReal-TimeVideoObjectSegmentationwithSequentialWeightedExpectation-Maximization

OpenCV中文网公众号·2022-08-05 07:31

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