Abstract Bayesian networks are a powerful probabilistic representation, and their use for classification has received considerable attention. However, they tend to perform poorly when learned in the standard way. This is attributable to a mismatch be…

1. 从贝叶斯方法(思想)说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度. 1763年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为<An essay towards solving a problem in the doctrine of chances>的论文, 这篇论文发表后,在当时并未产生多少影响,但是在20…

题目:Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation 作者:Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han 年份:2015 会议:ICCV 说面: Segmantic Segmentation(语义分割) 简单来说就是对图像的每个像素都做分类.输入左边的图片会得到右边分割后后图片. 2.解决的问题 之前使用FCN(注:FCN是2015年发表的论文第一次将卷积神经网络用于语义分割,实现了端到端的语…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

李航,第十一章,条件随机场 参考:[PGM] Markov Networks 携代码:用 Python 通过马尔可夫随机场(MRF)与 Ising Model 进行二值图降噪[推荐!] CRF:http://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 概率无向图模型[基本性质] 团与最大团[基本性质] 链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/74187736 模型------ 首先什么是随机场呢,一组随机变量,他们样本…

本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客 D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合. 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧.…

转:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3204481.html本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客 D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合. 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧.…

Warning The sklearn.hmm module has now been deprecated due to it no longer matching the scope and the API of the project. It is scheduled for removal in the 0.17 release of the project. From: http://scikit-learn.sourceforge.net/stable/modules/hmm.htm…

概率图模型是图论与概率方法的结合产物.Probabilistic graphical models are a joint probability distribution defined over a graph,概率图模型是定义在一副图上的联合概率分布(joint probability distribution). 图模型分为两种: 有向图(directed graphs):bayesian networks 无向图(undirected graphs):Markov random fie…

对于一个n随机变量的联合分布,一般需要2**n-1个参数来表示这个分布.但是,我们可以通过随机变量之间的独立性,减少参数的个数. naive Beyes model: Bayesian Networks: 有向无环图(directed acyclic graph, DAG) I-MAP:就是一个图G的独立性关系构成的集合是一个概率分布的独立性关系构成集合的子集.就是说这个图G在某种程度上可以等价于这个分布,但是这个图G上的边可能有冗余. I-MAP to Factorization: 一个满足I…