belief propagation

最新推荐文章于 2022-07-14 07:00:56 发布
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aocandr8991
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BPNN-Belief Propagation Neural Networks
caoyunbo0417的专栏
04-23 1250
https://arxiv.org/pdf/2007.00295 经验丰富的神经求解器已成功用于解决组合优化和决策问题。 但是，这些问题的更一般的计数变体仍在很大程度上由手工求解器解决。 为弥合这一差距，我们引入了信念传播神经网络（BPNN），这是一类对因子图进行操作并推广信念传播（BP）的参数化运算符。 在最严格的形式下，BPNN层（BPNN-D）是一个有经验的迭代算子，可证明为任何参数选择都能保持BP的许多理想特性。 从经验上讲，我们表明BPNN-D可比原始BP更好地执行任务：前者在Ising模型..
Gaussian Belief Propagation（置信传播算法Matlab代码）
09-17
Matlab code for Gaussian Belief Propagation (BP) matlab代码 置信传播算法
概率图模型推断之Belief Propagation
Hard Working
05-08 5506
初步打算把概率图模型中推断方法都介绍一下，包括Belief Propagation，变分方法，MCMC，以及像是Graph cut也做一些说明。 关于Belief Propagation是什么? Belief Propagation是一种信息传递方法，一般用来解关于概率图模型中的推断问题，在这些问题中，单纯地通过公式推导或者MC模拟是很难得到准确答案的，这就需要BP，能够很有效地求解一些特定问题
置信传播算法（Belief Propagation）简介
daijingxin的博客
04-17 9395
基础知识 条件概率（Conditional Probability） 相互独立时，p(A | B) = p(A) 贝叶斯规则 贝叶斯网络（Bayesian Network）定了一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于它的父节点。贝叶斯网络适用于稀疏模型，即大部分节点之间不存在任何直接的依赖关系。 联合概率（Joint Probability） 表示所有节点共同发生的概率，将所有条件概率相乘： 我们最终的目标是计算准确的边缘概率（Marginal Probability），比如计算Hangover的概
Uncertainty Estimation in GNN and Deep Learning（Paper Collection and Simple Notes）
我的技术栈碎碎念空间
08-30 1639
通俗地说，机器学习模型的输出结果不是板上钉钉的事儿，医疗诊断需要给出病症的判断概率，对于不确定的数据和模型参数，也需要给出模型的不确定度。 不确定性估计： 模型不确定性（感知不确定性，epistemic uncertainty） 模型不确定性通常源于对收集的训练数据的不认识。感知不确定性通过多次输出的方差来决定。 模型不确定制定在参数的分布上，通过先验分布预设模型，在给予一些训练数据后观察这个分布的变化。 可以被消除，需要增大数据量进行训练。 对于模型不确定性的实现比较简单：在train时使用dropo
分布式概率SLAM图中的增量抽象
3D视觉工坊
07-14 480
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨泡椒味的口香糖来源丨GiantPandaCV0. 引言对于长期SLAM任务，通过限制因子图的增长来匹配地图的空间范围，进而管理计算成本是至关重要的，同时由于最近的SLAM系统广泛关注因子图中包含语义元素的增量场景重建，因此基于因子图构建场景图具有很强的挑战性。在2022 CVPR论文"Incremental A...
LBP.rar_ belief propagation_belief propagation_lbp_lbp算法_loopy
09-22
**LBP（局部二值模式）与Loopy Belief Propagation算法详解** LBP，全称为Local Binary Patterns，中文名为局部二值模式，是图像处理领域中一种广泛使用的纹理描述符。该算法通过比较像素点及其邻域内像素点的灰度...
Dynamic Programming Bipartite Belief Propagation For Hyper Graph Matching
02-10
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Segment-based stereo matching using belief propagation
02-17
立体匹配算法论文Segment-based stereo matching using belief propagation and a self-adapting dissimilarity measure
置信度传播算法（Belief Propagation）
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I am not a quitter.
11-06 5万+
置信度传播算法利用结点与结点之间相互传递信息而更新当前整个MRF的标记状态，是基于MRF的一种近似计算。该算法是一种迭代的方法，可以解决概率图模型概率推断问题，而且所有信息的传播可以并行实现。经过多次迭代后，所有结点的信度不再发生变化，就称此时每一个结点的标记即为最优标记，MRF也达到了收敛状态。对于无环环路的MRF，BP算法可以收敛到其最优解。
从零学习Belief Propagation算法（一）
你通透就好 别问我是谁
10-29 4万+
从零学习Belief Propagation算法（一）本文将记录 Belief Propagation 算法的学习历程，如果您之前没有接触过，而现在刚好需要用到，可以参考我的系列文章。内容稍多将分为几个主题来写。本系列文章将包含以下内容： 必备的概率论基础 从概率论到概率图模型 Bayes 网络 Markov 随机场 因子图 c Belief Propagation算法 1.
Belief Propagation信念传播算法详解
qq_40986693的博客
02-05 9690
Belief Propagation信念传播算法也称BP算法（这里要与反向传播的BP区分开） 引用该博主的说明材料，非常详尽有趣，便于理解 从零学习Belief Propagation算法（一） 从零学习Belief Propagation算法（二） 从零学习Belief Propagation算法（三） 看完这三篇，应该就有比较清晰的认识 尤其是三里面的示例生动形象 ...
关于置信传播算法(Belief Propagation)的一些理解与记录
iFlyYean的专栏
07-13 3万+
置信传播的主要思想是：对于马尔科夫随机场中的每一个节点，通过消息传播，把该节点的概率分布状态传递给相邻的节点，从而影响相邻节点的概率分布状态，经过一定次数的迭代，每个节点的概率分布将收敛于一个稳态。用置信传播算法求出的某点的置信度，就是该点的边缘概率分布。虽然可能不是准确值，但至少是近似值。消息的计算：先为每一个消息赋予初始值，计算的时候不用从起始节点沿着所有的边一层层地下去寻找边缘节点进行递归运算，而是随机找到某个点和它的邻居节点，计算它发送给邻居节点的消息；然后再随机找到某个点，重复上面过程。这种迭代式
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）
12-06
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍Zernike多项式在不同形状瞳孔（如圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形）上的应用，并提供了相应的Matlab代码实现方法。该技术常用于光学系统中的波前分析与像差校正，能够有效描述各种非标准瞳孔形状下的光学特性，适用于需要精确建模和仿真光学系统的科研与工程场景。文中强调借助Matlab工具进行算法开发与验证，提升科研效率。; 适合人群：具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事光学系统设计的工程师。; 使用场景及目标：① 光学像差分析与建模；② 自适应光学系统仿真；③ 不规则瞳孔条件下波前传感与矫正算法研究；④ 高级光学教学与实验演示。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解Zernike多项式的数学原理及其在不同几何形状瞳孔上的正交性与展开特性，同时可参考文档中提供的其他相关案例进行拓展学习。
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基于Vue与SpringCloud的微服务分布式博客系统设计与实现
12-06
**项目名称：** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述：** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果，旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建，提供响应式用户界面；后端采用Spring Cloud微服务架构，通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术，构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题，体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构：** 1. **前端技术栈：** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈：** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储：** MySQL 8.0（主数据存储）、Redis（缓存与会话管理） 4. **服务通信：** RESTful API、消息队列（可选RabbitMQ/Kafka） 5. **部署与运维：** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块：** - 用户管理：注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理：富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示：首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理：后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理：服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点：** 1. **架构解耦：** 前后端完全分离，通过API网关统一接入，支持独立开发与部署。 2. **服务拆分：** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计：** 采用服务注册发现机制，配合负载均衡与熔断器，提升系统容错能力。 4. **可扩展性：** 模块化设计支持横向扩展，配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果：** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型，通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性，为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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本文主要探讨了"立体视觉匹配中的置信传播网络（Belief Propagation）应用"。作者Jian Sun、Heung-Yeung Shum和Nan-Ning Zheng来自西安交通大学人工智能与机器人实验室以及微软亚洲研究院的视觉计算组，他们将立体...
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