从概率图模型pgm到rbm

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#人工智能

本文介绍了图模型的基础概念，包括有向图模型(DAG, 贝叶斯网络)及无向图模型(UGM, MRF, CRF)，并探讨了它们之间的关系及其特例，如Hopfield网络和Boltzmann机。

 

有向图模型：directed acyclic graph  DAG  贝叶斯网络

 

对称的，无向图，

UGM： undirected graphic model  UGM， 更有名的名称是MRF，markov random field 马尔科夫随机场

discriminative UGM: 高大上的名字是，条件随机场，CRF, conditional random fields 

 

MRF的特例：

hopfield network

 

hopfield network的特例

Boltsmann machine，在hopfield基础上加入了隐层节点

 

Restricted Boltsmann machine 隐层和显层之间有连接，其他的没有链接

 

 

 

 

 

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