概率图模型

2.11概率图模型的推理 如果已经知道了概率图模型的结构和参数,就可以进行有关的推理(inference).推理是指在给定观测结果时,评估变量的边际配置(marginal configuration)或最可能的配置(most likely configuration).为了这个目标,需要把随机变量集X划分成三个互不相交子集O.Q.H,即:X=O∪Q∪H O∩Q=O∩H=Q∩H=(2.106) 其中O代表观测节点集(或证据变量的集合),Q代表查询变量集,H指既不属于O,也不属于Q的节点集,也称为

2.10概率图模型的学习 在给定一个关于随机向量X的数据样本集合S={x1,x2,-,xN}时,常常需要对X的概率分布进行建模.不妨假设S中的每个样本都是独立同分布的(independent and identically distributed,i.i.d),且都服从未知的真实联合概率分布P(X).学习概率图模型的任务可以描述为:给定样本集合S,返回一个对P(X)逼近最好的概率图模型.这种类型的学习称为生成学习(generative learning),其目标是对数据的生成过程进行建模.一般说

概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向.近日,数据科学家Prasoon  Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章.文章从基础的概念开始谈起,并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值.本文对该文章进行了编译介绍. 第一部分:基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类.比如:预测给定图像中是否包含汽车或狗,或预测图像中的手写字符是 0 到 9 中的哪一个. 事实证明,很多问题都不在上述范围内.比如说,给定一个句

一.概念引入 很多事情是具有不确定性的.人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识.信息.为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性.在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在.过去.还是将来.在这一过程中,模型往往是必须的,什么样的模型才是相对正确的?这又是我们需要解决的问题.这些问题出现在很多领域,包括模式识别.差错控制编码等. 概率图模型是解决这些问题的工具之一.从名字上可以看出,这是一种或是一类模型,同时运用了概率和图这两种数学工具

非常感 谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下.我今天想和大家分享的是,在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法--贝叶斯方法.它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法. 类似的报告我之前在CCF ADL讲过,包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过一次报告,大家如果想看相关的工作,我们写了一篇文章,正好我今天讲的大部分思想在这个文章里面有一个更系统的讲述,大家可以下去找这篇文章读. 这次分享主要包括三个部分: 第一部分:基本理论.模型和算法 贝叶斯方法基础 正则化贝叶斯推

12.28 推断模型 本章中给出一个推断模型,根据工人给任务的答案,它能够推断任务的关键词的真实结果.下面首先介绍模型的核心思想,然后给出模型构建与模型学习的一些细节. 建模核心思想 : 工人答案准确率的是建模的核心. 主要考虑如下因素对工人答案准确率的影响. (1) 工人质量.它包含两个部分.① 工人自身质量.由于工人自身能力与背景知识的差别,每个工人有不同的自身质量.自身质量很低的工人,比如说一些恶意的工人或者对任务完全一无所知的工人,他们给出的答案往往是易错的.② 距离相关质量.工人对任务

2.5概率有向图模型 如果一组随机变量中存在因果关系,那么常常可以建立一个概率有向图模型来紧凑.自然地表达它们的联合概率分布.概率有向图模型又称为贝叶斯网络(Bayesian network).贝叶斯模型(Bayesian model).信念网络(belief network),是一种通过有向无圈图来表示随机变量及其条件依赖关系的概率图模型. 贝叶斯网络B是一个以随机变量为顶点,以边为条件依赖关系的有向无圈图G=(V,E),其联合概率分布可以进行如下因子分解: PB(X1,-,XN)=∏Ni=1

朱军博士是清华大学计算机系长聘副教授.智能技术与系统国家重点实验室副主任.卡内基梅隆大学兼职教授.2013年,入选IEEE Intelligent Systems的"人工智能10大新星"(AI's 10 to Watch).他主要从事机器学习研究,在国际重要期刊与会议发表学术论文80余篇.担任国际期刊IEEE TPAMI和Artificial Intelligence的编委.国际会议ICML 2014地区联合主席.以及ICML.NIPS等国际会议的领域主席. 清华大学计算机系长聘副教授

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性. 两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,Deep