原文:概率图模型 ——(7)树状图中的信念传播算法(Belief Propagation)

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:

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前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)

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 ...

Sun Apr 28 03:57:00 CST 2019 0 713
概率模型之EM算法

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 ...

Sun May 12 07:54:00 CST 2019 0 918
Back Propagation:误差反向传播算法

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 ...

Sat Jan 25 02:02:00 CST 2020 0 1161
标签传播算法(Label Propagation)及Python实现

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 ...

Tue Nov 28 23:20:00 CST 2017 0 11377
概率模型(推理:消息传递算法)(五)

概率模型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 ...

Thu Jun 04 08:09:00 CST 2020 0 855
机器学习 —— 概率模型(推理:采样算法

  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   使用采样算法概率模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD ...

Tue Mar 01 05:57:00 CST 2016 0 8487
 
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