在之前的消息传递算法中,谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环,否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题,引入了一种称为团树(clique tree)的数据结构,树模型没有图模型中的环,所以此模型要比图模型更健壮,更容易收敛。 1.团树模型 链模型是一种 ...
目录 一 变量消元与团树的关系 二 聚类图 cluster graph 三 团树传播算法 clique tree message passing . 利用变量消元过程构建一个聚类图 . 由变量消元法构建的聚类图的性质 . 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 . 求概率图所有节点的边缘概率 四 小结 一 变量消元与团树的关系 二 聚类图 cluster graph 三 团树传播算法 cliqu ...
2020-07-23 14:37 0 666 推荐指数:
在之前的消息传递算法中,谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环,否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题,引入了一种称为团树(clique tree)的数据结构,树模型没有图模型中的环,所以此模型要比图模型更健壮,更容易收敛。 1.团树模型 链模型是一种 ...
@ 目录 一、简介 二、算法流程 三、BP 算法与Bethe 聚类图 四、BP 算法与团树传播算法的联系 一、简介 二、算法流程 节点势函数初始化; 所有消息初始化为 1; 选取所有边,迭代更新 ...
一、EM算法概述 EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望极大算法)是一种迭代算法,用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)或极大后验概率估计(MAP)。EM算法是一种比较通用的参数估计算法,被广泛用于朴素贝叶斯、GMM(高斯混合模型 ...
概率图模型 概率图模型把基于图的表示作为在高维空间上紧凑编码复杂分布的基础. 下图中, 节点 (或椭圆) 与问题中的变量对应, 而边与它们之间的直接概率交互对应: 在线查询: http://pgm.stanford.edu/ 中译本: 概半图模型:原理与技术 / (美国 ...
引言 机器学习中的许多常见问题是彼此独立数据点的分类。例如,给定图像,预测它是包含猫还是狗,或者给出手写字符的图像,预测它是0到9中的哪个数字。然而,事实证明,许多问题不适合上述框架。例如,给定 ...
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 ...
概率图模型G(V,E)由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中,我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后,其意见(两个随机变量)同意0与不同意1的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦,最后想要得到的不就是每个意见正确与否(随机变量取 ...
基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得图模型以及CPD的基础上,通过设计采样算法模拟事件发生过程,即可获得一系列事件(联合概率质量函数)的频率,从而达到inference的目的。 1、采样的做法 使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD ...