作者:Scofield 链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作 ...
概率图模型 PGM :有向图模型,无向图模型和混合概率图模型。 有向概率图模型:隐马尔科夫模型,贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。 无向概率图模型:马尔科夫随机场 MRF, gt 条件随机场 CRF。 混合概率图模型:链图。 Markov Gibbs的等价性 Harmmersley Clifford定理: 已知网格位置集合S具有邻域系统N,如果S上的随机场X是一个GRF Gibbs random fie ...
2017-01-05 19:00 2 1085 推荐指数:
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理论;3、概率图模型。有这三种方法则可以对大部分学术问题进行建模,无论什么层面或是类别的问题,总能往这三种框架里塞 ...
CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表 ...
一、简介 概率图模型(Probabilistic Graphical Model ,PGM)是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。图的每个节点(node)都表示一个随机变量,而图的边(edge)则被用于编码 ...
对数线性模型是无向图中经常使用的一种模型。其利用特征函数以及参数的方式对势函数进行定义,可获得较好的效果。在之前有向图的学习中,我们发现可以利用d-seperet,充分统计,狄利克雷函数等方式来很优雅的获得参数估计的解析解。但是在无向图中,这些优越的条件都不复存在。而无向图在现实条件下的使用 ...
概率图模型相比于其他学习算法的优势在于可以利用图结构来将已知信息带入到知识网络中。那么在使用概率图模型之前,往往要求图结构是已知的。而现实中或许我们并没有足够的先验知识,但是有大量的样本。如何通过样本对概率图的G进行推测就是这种学习算法要解决的问题。确实,在有大量样本的情况下 ...
在概率图模型中,有一类很重要的模型称为条件随机场。这种模型广泛的应用于标签—样本(特征)对应问题。与MRF不同,CRF计算的是“条件概率”。故其表达式与MRF在分母上是不一样的。 如图所示,CRF只对 label 进行求和,而不对dataset求和。 1、CRF ...
过去的一段时间里,忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年,很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想,我应该怎么做。后来我才明白,应该想想我现在该做什么,所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结,主要参考了《PATTERN ...