3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 3.4 求概率图所有节点的边缘概率 四 ...
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 选取所有边,迭代更新消息 当消息传递收敛时,计算所有节点的信念 belief 三 BP 算法与Bethe 聚类图 四 BP 算法与团树传播算法的联系 ...
2020-07-23 15:27 0 765 推荐指数:
3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 3.4 求概率图所有节点的边缘概率 四 ...
虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ...
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 ...
1. 误差反向传播算法(Back Propagation): ①将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层;③在反向 ...
众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据,以覆盖真正 ...
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 Tens ...
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 ...