Probabilistic 第4页

主题模型之概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis）

上一篇总结了潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis,LSA），LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法，但是并没有严格的概率推导，由于文本文档的维度往往很高，如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高，使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解。ThomasHofmann于1998年根据似然原理定义了生成模型并由此提出了概率潜在语义分析模型（Probabilisti

weixin_34248258·2020-08-23 08:06

概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）

文章目录1.概率潜在语义分析模型1.1基本想法1.2生成模型1.3共现模型1.4模型性质2.概率潜在语义分析的算法概率潜在语义分析（probabilisticlatentsemanticanalysis，PLSA），也称概率潜在语义索引（probabilisticlatentsemanticindexing，PLSI）利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法最大特点：用隐变量表示话题

Michael阿明·2020-08-23 06:11

基于马尔可夫决策过程的运动规划MDP

机器人路径规划时受到的uncertaintyproblem1、Nondeterministic机器人可能会打滑，偏移2、Probabilistic机器人传感器传感器的不确定性下面展示的是一个基本的MDP

Mr.Naruto·2020-08-19 03:19

[论文笔记]Probabilistic data association for semantic slam

1.introduction读完总结，感觉这篇文章的主要思想是，提出数据关联，并根据语义的类别结果计算数据关联的概率，然后在优化过程中，根据之前的数据关联作为概率权重，引入与目标检测位置有关的误差项，从而让目标检测来辅助位姿估计。数据关联和识别问题是不同类别之间离散的，而传统SLAM是连续优化的。本文的目标是利用目标检测，整合尺度(metric)信息和语义(semantic)信息，用于传感器位姿估

KylinQAQ·2020-08-19 02:49

Machine Learning——A Probabilistic Approach学习笔记第二章概率

第二章概率(Probability)2.1引言(Introduction)在这一章，我们将会讲述关于概率论的更多细节。我们不会太过深入，但是我们至少会简要的了解一下我们在接下来的章节中所要涉及的思想。让我们先来思考一下：什么是概率？常见的解释有两种，第一种是frequentist解释。这种观点认为概率代表了一个事件发生的长期概率。例如，它对抛硬币的概率的解释是：如果抛很多次硬币，那么必然有一半左右

ldc1513·2020-08-17 13:17

线段分割算法实现

线段分割算法实验三种线段分割方法：linesegmentdetector(lsd)&edgedrawinglinedetector(edl)&houghlinedetector(standard&.probabilistic

V-SLAM·2020-08-16 03:19

[CVPR2020论文(目标跟踪方向)]Probabilistic Regression for Visual Tracking（PrDiMP）

Hello，大家好！好久没有写博客了，CVPR2020的好多论文都出来了，其中关于目标跟踪的也有很多篇，有时候也会感叹为什么我才搞懂上一个SOTA，新的SOTA就立马出来了呢，好了，不碎碎念了，从这周开始呢，我会对CVPR2020中关于目标跟踪的论文做一个分享，可能有不对的地方，还请大家指出哦。更新时间：20200410摘要：视觉跟踪从根本上讲是回归每帧视频中目标状态的问题。虽然已经取得了重大的进

missyoudaisy·2020-08-16 00:39

[CVPR2020论文(目标跟踪方向)]Probabilistic Regression for Visual Tracking（PrDiMP）——附录部分

这周先更新一下PrDiMP论文的附录部分，大家可以结合正文一起看~附录A、KL散度损失的推导在这里，我们推导来源于预测的分布和ground-truth密度之间的KL散度的损失（8）。从KL散度的定义开始，然后将（6）插入，我们获得了，在最后一行，我们丢弃了第一项（的负熵），然后用（6）代替。B、目标中心回归模块在本节中，我们对PrDiMP中为目标中心回归所采用的优化模块进行详细的描述和推导。优化模

missyoudaisy·2020-08-16 00:07

概率编程库Pymc3案例之线性回归

参考：https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers1、模型假设贝叶斯线性回归模型

fjssharpsword·2020-08-15 23:06

Probabilistic Graphical Models 10-708, Spring 2017

https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-17/slides/lecture1-Introduction.pdfComputationalandCSorientated=>DKandNF'sbookStatisticalandeasierone=>Jordan'sbookMLAPP=>alsoagoodbookHWs=>Theory,algorithmd

weixin_30641465·2020-08-10 02:57

Coursera概率图模型（Probabilistic Graphical Models）第三周编程作业分析

MarkovNetworksforOCR光学字符识别的马尔科夫网络说到光学字符识别（OCR），此前笔者首先想到的会是卷积神经网络，而单词识别则会考虑使用递归神经网络。而本周的作业则基于马尔科夫网络构建了一个较为基础OCR系统，目的也主要是让我们对马尔科夫网络有个感性的认知。网络所需要的的所有参数题目都已经训练完毕，而一些字符识别中的核心算法如图像间的相似度计算题目也都直接提供了……笔者在刚读本科的

anfu8852·2020-08-09 19:48

Probabilistic Graphical Model (PGM) 概率图模型框架详解

往期文章链接目录文章目录往期文章链接目录ProbabilisticGraphicalModel(PGM)WhyweneedprobabilisticgraphicalmodelsThreemajorpartsofPGMRepresentationDirectedgraphicalmodels(Bayesiannetworks)Undirectedgraphicalmodels(Markovrand

Jay_Tang·2020-08-09 17:23

漫谈基于模型的强化学习方法 PILCO - Probabilistic Inference for Learning Control

基于模型的强化学习方法最大的问题是模型误差。针对此类问题，业界提出了PILCO（ProbabilisticInferenceforLearningControl）算法。它把模型误差纳入考虑的范围。它解决模型偏差的方法不是集中于一个单独的动力学模型，而是建立了概率动力学模型，即动力学模型上的分布。也就是说，PILCO建立的模型并不是具体的某个确定性函数，而是建立一个可以描述一切可行模型（所有通过已知

止于至玄·2020-08-09 10:41

论文笔记--Meta-Inverse RL with Probabilistic Context Variables

PEMIRL:ProbabilisticEmbeddingsforMeta-InverseRL核心思想方法IRL基本框架AIRLProbabilisticContextVariableMIregularizationoverLatentVariableObjectiveFunction总结核心思想其实这篇论文就就会metalearningwithlatentvariable和IRL框架的结合。IR

zz_ytj·2020-08-09 04:29

李宏毅机器学习笔记（5）： Classification：Probabilistic Generative Model

Classification：ProbabilisticGenerativeModel分类问题属于比较常见的问题之一了，这次李老师讲的是一个比较基础的分类问题的模型，为了让我们对这个问题进一步了解，可以更好地继续学习。1分类分类问题是通过对大量输入进行分析，寻找模型，将样本进行分类，从而之后输入的样本，可以分类到合适的类。这个问题还是很容易理解的，看例子：接下来对宝可梦的属性进行分类。当然，首先要

wasser000·2020-08-08 23:22

文本分类，数据挖掘和机器学习

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-446337-id-94440.html分类：机器学习的有概率分类器(probabilistic),贝叶斯推理网络(bayesianinferencenetworks

weixin_33701617·2020-08-04 20:11

GluonTS - Probabilistic Time Series Modeling

GluonTSisatoolkitforbuildingtimeseriesmodelsbasedondeeplearningandprobabilisticmodelingtechniques.1.InstallationCreateandactivatevirtualenviromentformxnetsudoaptinstallpython3-venvpython3-mvenvmy-proj

sphw·2020-08-03 09:44

Human-level concept learning through probabilistic program induction 中文翻译

本月一篇人工智能论文登上了《科学》杂志的封面，三名别离来自麻省理工学院、纽约大学和多伦多大学的研究者开拓了一个‘只看一眼就会写字’的系统。与现在火热的盲学习的deeplearning不同，此。。。Lake,BrendenM.,RuslanSalakhutdinov,andJoshuaB.Tenenbaum.“Human-levelconceptlearningthroughprobabilisti

wuyoy520·2020-08-02 14:11

论文解析 - Probabilistic Data Association for Semantic SLAM（二）语义数学模型与EM求解

前言上文宏观梳理了SLAM问题的数学框架，接下来到论文的第三部分，站在语义信息处理的角度上分析如何用识别到的物体来辅助求解相机姿态和路标位置。III.SEMANTICSLAM论文接下来将专注于特别的SLAM问题公式，除了传感器和路标姿态外，还引入路标类别（landmarkclasses）（比如门、椅子、桌子），以及物体检测形式的语义测量（semanticmeasurements）两个变量。论文使用

原野寻踪·2020-07-15 17:22

Learning to Generate Posters of Scientific Papers by Probabilistic Graphical Models

论文传送门作者南京大学Yu-TingQiangXiaoYuYan-WenGuoZhi-HuaZhou复旦大学Yan-WeiFu迪斯尼研究中心LeonidSigal摘要研究人员经常以科学海报的形式总结他们的工作。海报提供了一种连贯而有效的方式来传达科研论文中表达的核心思想。然而，生成良好的科学海报是一项复杂且耗时的认知任务，因为此类海报需要具有可读性，信息性和视觉美感。在本文中，我们第一次研究了学习

algzjh·2020-07-14 07:06

论文笔记1-Knowledge Vault: A Web-Scale Approach to Probabilistic Knowledge Fusion

论文笔记1-KnowledgeVault:AWeb-ScaleApproachtoProbabilisticKnowledgeFusion一、导航本文主要记录论文《KnowledgeVault:AWeb-ScaleApproachtoProbabilisticKnowledgeFusion》的主要脉络和我当时的心得。主要的部分如下：基本概念的介绍抽取器先验计算器完整的流程图二、基本概念的介绍这篇论

ThunderingII·2020-07-13 23:20

opencv中houghlines函数返回的rho和theta

houghlines2（）的meth参数有三种，你问的代码是CV_HOUGH_STANDARD，CV_HOUGH_PROBABILISTIC。在STANDARD里，lin

zuqiutxy·2020-07-12 20:36

PyTorch超级资源列表(Github 2.4K星)包罗万象

包罗万象PyTorch超级资源列表(Github2.4K星)包罗万象-v7.x1Pytorch官方工程2自然语言处理和语音处理(NLP&SpeechProcessing):3计算机视觉4概率/生成库(Probabilistic

MTVideoAI·2020-07-10 01:10

机器学习入门系列05，Classification: Probabilistic Generative Model（分类：概率生成模型）

Gitbook整理地址：Classification分类分类要找一个function，输入就是对象x，输出是这个对象属于n个类别的哪一个。比如信用评分输入：收入，储蓄，行业，年龄，金融史…输出：结果或者拒绝贷款比如医疗诊断输入：当前症状，年龄，性别，医疗史…输出：患了哪种疾病比如手写文字辨识又是神奇宝贝举例分类神奇宝贝神奇宝贝有很多的属性，比如电，火，水。要做的就是一个分类的问题：需要找到一个fu

yofer张耀琦·2020-07-09 07:59

lhy机器学习（一）：ML Lecture 4 Classification 概率生成模型（Probabilistic Generative Model）

生成模型（GenerativeModel）为了求给的x是C1类的概率，先看如下公式以Class1（简称C1）为water水系宝可梦，Class2（简称C2）为Normal一般系宝可梦为例，我们现在要求取出一个x海龟宝可梦，他是水系宝可梦的概率是多少红框的项很好算，就是如下此时P（C1）和P（C2）已经很easy算出来，根据上面的P（C1|x）公式，为了求x（海龟）属于C1（water）的概率，那就

Jacky_WZN·2020-07-09 01:04

概率生成模型(Probabilistic Generative Mode)

机器学习之概率生成模型（ProbabilisticGenerativeMode）#了解多维高斯分布这里说的Multivariatenormaldistribution。简单来是多维高斯分布可以表示为:其中E为协方差矩阵，因此是对称的。u是均值。#在高斯分布情况下，maximumlikelihood可求出具体u和sigma，保证求的最大似然值。代入高斯分布公式求出最大概率值，亦可分类。一般的，可将u

小~军军·2020-07-08 21:24

概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）通用（可处理中文）版本

一、简介概率软逻辑（PSL，Probabilisticsoftlogic）是用于开发概率模型的机器学习框架，由加州大学圣克鲁兹分校和马里兰大学的统计关系学习小组LINQS开发。目前其复杂的环境构建方式和Groovy语言表达给像作者一样的初学者带来了不小的困难，而且诸多的依赖项经常使原本已经构建好的模型小错误频繁。经过努力，作者将其构建成单个jar包，并且加入编码机制使其可以支持各种语言的数据。主要

张嘉嘉呵呵哒·2020-07-08 03:08

李宏毅深度学习笔记（五）分类：概率生成模型(Probabilistic Generative Model)——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的引入假设我们有两个盒子，第一个盒子里有大小形状相同的4颗蓝球，1颗绿球；第二个盒子里有大小形状相同的2颗蓝球，3颗绿球。我们从两个盒子里任取一颗球是蓝球，问这颗蓝球从第一个盒子里面取出的概率是多少？这就是后验概率的问题，根据贝叶斯定理计算如下：P(B1∣Blue)=P(Blue∣B1)P(B1)P(Blue∣B1)+P(Blue∣B2)P(B2)P(B_1|Blue)=\frac{P(

comli_cn·2020-07-07 05:49

Human-level concept learning through probabilistic program induction.

Lake,B.M.,Salakhutdinov,R.,andTenenbaum,J.B.(2015).Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminduction.Science,350(6266),1332-1338.论文的解读可参考这个他的代码是matlab写的，运行了下Parsingdemo执行demo_fit;One-shot

born-in-freedom·2020-07-07 04:13

李宏毅机器学习三天速成~第五课~Classification：Probabilistic Generative Model

1.利用Regression来分类示例：当有上图右小角的点的时候，这些点会大幅改变分类线的位置。这时候就会导致整体的回归结果变差。当把多分类当成回归问题，类别分别为1，2,3,4……，因为回归的问题是预测具体的值，这样定义类别就默认这些数据之间有相应的关系。如果数据间没有具体的这些数字关系，就会导致最后的回归结果变差。2.分类的方法下图中，可以利用一些Model进行分类，根据结果划分分类，同时损失

薛定谔小猫@Historia·2020-07-06 21:47

Classification：Probabilistic Generative Model（概率生成模型）

分类问题输入数值化HowtodoClassificationSolution：Generativemodel（生成模型）分类问题就是输入找⼀个function，它的input是⼀个object，它的输出是这个object属于哪⼀个class以宝可梦为例，已知宝可梦有18种属性，做⼀个宝可梦种类的分类器，找⼀个function的input是某⼀只宝可梦，output是这只宝可梦属于这18属性中的哪⼀

APythonC·2020-07-06 20:36

概率生成模型(Probabilistic Generative Model)与朴素贝叶斯(Naive Bayes)

问题引入：假设有2个不同的classC1与C2，C1与C2里面分别有N1和N2个样本，现在要对某件物品x进行分类，X一定属于C1与C2中的某一类。先引进贝叶斯公式：P(C1|x)即x属于C1类别的概率，这里是二分类，所以我们可以用0.5作为界限，P>0.5则属于C1，否则属于C2。P(C1)=N1/(N1+N2)，P(C2)=N2/(N1+N2)，所以现在得知道P(x|C1)和P(x|C2)，即在

Cyril_KI·2020-07-06 15:33

【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots With Uncertain Localization

文章目录1.整体框架2.符号与坐标系定义3.由观测更新地图4.由运动更新地图5.地图融合6.拓展到动态环境总结“ProbabilisticTerrainMappingforMobileRobotsWithUncertainLocalization”是ETH的四足机器人组的一个研究子项目，其动机是研究如何用机器人摄像机逐帧相对运动和3D点云观测对机器人的局部地面地形进行重构建模，用来做局部规划和四足

leida_wt·2020-07-02 07:13

概率pca(probabilistic pca)的理解

ppca原理pca可以从很多角度来理解，今天来谈一谈不太知名的ppca。所谓概率pca,就是构建一个概率模型，对于一个数据,可以认为这样生成的，,是维，,是均值为0，方差为的维高斯随机向量，，是均值为0,方差为的维高斯随机向量，和独立。是未知参数，把看成隐变量，对降维的结果，就是要求出它在低维空间的隐变量，但是隐变量是随机变量，因此我们要求得已知时的期望，即，这个模型可以看成一种特殊的高斯混合模型

janehand·2020-07-02 05:48

A Neural Probabilistic Language Model阅读笔记

上图有点错误，最左边的是输入层，第二层是投影层，第三层是隐藏层，第四层是输出层。 Bengio用了一个三层的神经网络来构建语言模型，同样也是n-gram模型。如下图所示：通过前n−1n-1n−1个词即wt−n+1,…,wt−2,wt−1w_{t-n+1},\dots,w_{t-2},w_{t-1}wt−n+1,…,wt−2,wt−1来预测第nnn个词即wtw_twt。其中C(w)C(w)

herosunly·2020-07-02 02:51

《A Neural Probabilistic Language Model》

其实我阅读完原文后，本来想翻译出来，但是网上有很多这样的译文，我就没有翻译，直接转载了。转载地址：https://blog.csdn.net/u014568072/article/details/78557837?locationNum=4&fps=1YoshuaBengio2003Abstract统计语言模型建模（StatisticalLanguageModeling）目标是学习一种语言中单词序

一碗竹叶青·2020-07-01 18:38

论文学习《A Neural Probabilistic Language Model》

论文地址：ANeuralProbabilisticLanguageModel本文为了解决one-hot表示可能带来的维数灾难问题，提出了分布式表示，这种方法允许每一个训练语句给模型提供关于语义相邻句子的指数级别数量的信息。作者基于n-gram模型，通过使用语料对神经网络进行训练，最大化上文的n个词语对当前词语的预测。该模型同时学到了（1）每个单词的分布式表示和（2）单词序列的概率分布函数。该模型学

XB_please·2020-07-01 14:00

NLP论文研读之路：A Neural Probabilistic Language Model

文章摘要：统计语言模型通过学习来得到语言中某个序列联合概率分布，但是由于一个序列可能看上去和训练集中其他所有的语言序列都不相同,而且这种现象可能大量存在，这样的话就会存在一个维度爆炸（curseofdimensionality）的问题，也就是语言模型过于稀疏。传统的N-gram模型在语言模型中取得了一定的成功，但也无法避免稀疏性的问题。本文旨在提出一种稠密低维度的词的表达方式，使得输入每一个测试的

AlbertSjtu·2020-07-01 13:42

AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之10:40-11:30 Zoubin教授《Probabilistic Machine Learning and AI》

AI：2020年6月22日北京智源大会演讲分享之10:40-11:30Zoubin教授《ProbabilisticMachineLearningandAI》导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友，前来留言探讨

一个处女座的程序猿·2020-07-01 04:45

[论文笔记] [2005] Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model

这篇论文中提到的HierarchicalDecomposition就是后来在训练word2vec模型时一个常见的技巧HierarchicalSoftmax[1]。所谓的HierarchicalDecomposition，就是将原先用softmax做多分类分解成多个sigmoid，使得模型在输出层的计算从O(∣V∣)O(|V|)O(∣V∣)降低到了O(log⁡∣V∣)O(\log{|V|})O(lo

Alexzhuan·2020-07-01 04:40

[论文笔记] [2003] A Neural Probabilistic Language Model

图灵奖获得者Bengio03年的论文，虽然年代已经比较“久远”，但意义非凡。它的贡献在于提出了神经网络语言模型以及这个模型同时能学习词向量（wordembedding），这为后来深度学习在解决NLP问题奠定了坚实的基础，并且这种训练词向量的方式为后来的研究提供了更广阔的思路。在这之前的统计语言模型，比如n-gram，它们的缺陷在于：缺乏长期依赖，只考虑了前n-1个词；随着n的增大，参数空间呈指数增

Alexzhuan·2020-07-01 04:40

Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第二讲 Template Models and Structured CPDs

概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）系列来自Stanford公开课ProbabilisticGraphicalModel中DaphneKoller老师的讲解。（https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index）主要内容包括（转载请注明原始出处http://blog.csdn.net/yangliuy）1.贝叶斯网

LarryNLPIR·2020-06-30 05:59

概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）常见错误及解决方案-持续收集

1.CanonlycallgetAtom()onpersistedRandomVariableAtoms......Cannotaccess......【解决方法】由于在使用MPEInference的时候，输入targetPartition分区中的原子没有和推断输出的原子一一对应。关系应该是：目标原子>=推理输出原子当无法保证上述关系时，可使用LazyMPEInference2.Failedtoe

张嘉嘉呵呵哒·2020-06-29 02:37

概率图论模型（probabilistic graphical model）的由来—— 它的本质是什么

读者前置要求：概率论。在这一片文章中，我要讲的主要有两个核心问题：（1）概率分布的表示方法。最基本的方法（naive）和利用了变量间独立关系的方法之前的差别是什么。（2）为什么我们会引入概率图论模型，它的涵义是什么。一、ParameterizationofDistribution我们大家都知道要充分描述一个概率分布只要列举出（假设的设计的随机变量是离散的）每一种事件发生的概率就行了。然而，其实还有

csid_502·2020-06-28 06:42

国内外免费电子书（数学、算法、图像、深度学习、机器学习）

0.数学prob.pdf（概率论基础）Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers（Github）AllTheMathematicsYouMissed

weixin_30855099·2020-06-28 01:45

机器学习(Machine learning: a probabilistic perspective) 第三章阅读笔记

界明城·2020-06-27 13:16

【论文阅读】A Neural Probabilistic Language Model

《ANeuralProbabilisticLanguageModel》YoshuaBengio2003Abstract统计语言模型建模（StatisticalLanguageModeling）目标是学习一种语言中单词序列的联合概率函数。维度限制会导致：模型中测试的单词序列与训练集中的单词序列不同。本文提出通过学习单词的分布式表示来解决维度问题。模型通过训练语句对指数级语义相关的句子进行建模。同时学

ForcedOverflow·2020-06-27 09:12

数据挖掘十大算法----EM算法（最大期望算法）

概念在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariable）。

流水无Qing·2020-06-27 00:15

CvSeq指针的使用

,50,200,3);CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage();lines=cvHoughLines2(pImageDst,storage,CV_HOUGH_PROBABILISTIC

Xiaoli_Coding·2020-06-26 23:11

Speaker Recognition: Gaussian probabilistic LDA (PLDA)理解

"MSRIdentityToolbox"里使用到了G-PLDA(GaussianprobabilisticLDA)。根据文献[1]对G-PLDA的原理进行了初步的了解，记录如下。1.简化版的G-PLDA的模型定义如公式(3)。这里是观察向量，m是均值，是说话人特征子空间矩阵，是说话人隐变量，是残差高斯噪声。2.根据文献[1]，loglikelihoodratioforthishypothesist

sunfoot001·2020-06-26 15:45

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