http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52571640 动机 前面我们讨论的问题出发点是给定一个图模型.如在独立性和推理讨论中,假定模型--结构及参数--是输入的一部分. 查询一个模型的方法 手工搭建网络 利用一组从希望建模的那个分布中生成的样本来学习相对于总体的分布模型 模型学习 皮皮blog 这里首先描述学习模型时的目标集合和由这些目标所导致的不同评价指标.然后讨论如何将学习的问题视为一个优化问题以及由该问题的设计引发的问题.最后,对于…

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网…

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分…

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…