原文:概率圖模型 ——(7)樹狀圖中的信念傳播算法(Belief Propagation)

目錄 一 簡介 二 算法流程 三 BP 算法與Bethe 聚類圖 四 BP 算法與團樹傳播算法的聯系 一 簡介 二 算法流程 節點勢函數初始化 所有消息初始化為 選取所有邊,迭代更新消息 當消息傳遞收斂時,計算所有節點的信念 belief 三 BP 算法與Bethe 聚類圖 四 BP 算法與團樹傳播算法的聯系 ...

2020-07-23 15:27 0 765 推薦指數:

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前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)

雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...

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,期望極大算法)是一種迭代算法,用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計(MLE)或極大后驗概率估計(MAP)。EM算法是一種比較通用的參數估計算法,被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM(高斯混合模型 ...

Sun May 12 07:54:00 CST 2019 0 918
Back Propagation:誤差反向傳播算法

1. 誤差反向傳播算法(Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...

Sat Jan 25 02:02:00 CST 2020 0 1161
標簽傳播算法(Label Propagation)及Python實現

眾所周知,機器學習可以大體分為三大類:監督學習、非監督學習和半監督學習。監督學習可以認為是我們有非常多的labeled標注數據來train一個模型,期待這個模型能學習到數據的分布,以期對未來沒有見到的樣本做預測。那這個性能的源頭--訓練數據,就顯得非常感覺。你必須有足夠的訓練數據,以覆蓋真正 ...

Tue Nov 28 23:20:00 CST 2017 0 11377
概率模型(推理:消息傳遞算法)(五)

概率模型G(V,E)由節點V和邊E構成。在之前馬爾科夫模型相關的博客中,我談到馬爾科夫模型的本質是當兩個人交流后,其意見(兩個隨機變量)同意0與不同意1的概率組合。而勢函數表達的是兩個意見相同或者相左的程度。   我們搞的那么麻煩,最后想要得到的不就是每個意見正確與否(隨機變量取 ...

Thu Jun 04 08:09:00 CST 2020 0 855
機器學習 —— 概率模型(推理:采樣算法

  基於采樣的推理算法利用的思想是 概率 = 大樣本下頻率。故在獲得模型以及CPD的基礎上,通過設計采樣算法模擬事件發生過程,即可獲得一系列事件(聯合概率質量函數)的頻率,從而達到inference的目的。 1、采樣的做法   使用采樣算法概率模型進行隨機變量推理的前提是已經獲得CPD ...

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