概率图模型中信念传播

最新推荐文章于 2025-06-04 10:31:20 发布
最新推荐文章于 2025-06-04 10:31:20 发布
阅读量2.5k 收藏
点赞数
分类专栏： PGM 文章标签： belief propagation
深度信念网络的理论基础：概率图模型
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-27 126
1. 背景介绍 深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）作为一种概率生成模型，在深度学习的早期发展中扮演了至关重要的角色。它是由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）堆叠而成，通过逐层预训练的方式，有效地解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，为深度学习的兴起奠定了基础。理解
概率图模型原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
05-30 1094
概率图模型原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 1.1 什么是概率图模型 概率图模型(Probabilistic Graphical Models, PGMs)是一种将概率论与图论相结合的强大框架,用于表示和推理复杂系统中的不确定性和概率关
置信度传播算法（Belief Propagation）
热门推荐
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。
评belief propagation
SEU_EXtreme!
05-03 2706
今天先说说 belief propagation吧。这是machine learning的泰斗J. Pearl的最重要的贡献。对于统计学来说，它最重要的意义就是在于提出了一种很有效的求解条件边缘概率(conditional marginal probability)的方法。说的有点晦涩了，其实所谓求解条件边缘概率，通俗地说，就是已知某些条件的情况下，推导另外某些事件发生的概率。如果涉及的因素只有那
使用信念传播算法的超密集无线网络的分布式信道分配研究（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_46039719的博客
06-04 430
在超密集无线网络中，高效的信道分配对于减轻共信道干扰起着重要作用。一个简单的解决方案是将干扰的网络节点分配到正交信道中，以减少它们之间的干扰。然而，确定最佳的信道分配被认为是一个非线性问题，可能还涉及到实际实现问题，如高计算复杂度和控制信令问题。为了应对这些挑战性问题，我们提出了一种分布式信道分配算法，通过利用信念传播的概念有效地找到最佳的信道配置。基于传递消息的框架，所提出的分布式信道分配算法最大化了超密集网络的总速率，并对每个网络节点的计算负载较低。
机器学习笔记之概率图模型(八)信念传播(Belief Propagation,BP)(基于树结构)
静静的学习就好
10-25 3052
上一节介绍了精确推断中的变量消去法，本节将针对变量消去法的弊端，介绍信念传播。
概率图模型 ——（7）树状图中的信念传播算法（Belief Propagation）
一抹烟霞的博客
07-23 1539
文章目录一、简介二、算法流程三、BP 算法与Bethe 聚类图四、BP 算法与团树传播算法的联系 一、简介 二、算法流程 节点势函数初始化； 所有消息初始化为 1； 选取所有边，迭代更新消息 ； 当消息传递收敛时，计算所有节点的信念（belief） 三、BP 算法与Bethe 聚类图 四、BP 算法与团树传播算法的联系 ...
（《机器学习》完整版系列）第14章 概率图模型——14.5 学习与推断之信念传播（消息传递的画法及消息计算）
qiy_icbc的博客
03-20 447
信念传播算法是利用图的可视化表达。 有向图时必须是先画完了再计算，因为，后退画出当前传递线时，“余入”并没有画出，当然不知道“余入”的值，故不能计算当前“一出”的值。 无向图是在画的过程中，同时计算出该传递线的消息值。在无向无环图情形下，可采用双向传递线画法。
概率图模型中文图书
10-31
在书中，赵悦教授首先介绍了概率图模型的基本概念，包括离散和连续随机变量、联合概率分布、条件概率分布等。接着，他详细讲解了两种主要的概率图模型类型：贝叶斯网络(Bayesian Networks)和马尔科夫随机场(Markov ...
概率图模型—原理与技术（英文版）
12-19
由于概率图模型在实际应用中的计算复杂度往往非常高，因此书中还探讨了如何利用各种优化技术来简化和加速概率图模型的计算过程。例如，书中讨论了如何使用因子图来表示概率模型，并通过因子图的分解来简化概率的计算...
Belief Propagation信念传播算法详解
qq_40986693的博客
02-05 9403
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 ...
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
基于信念传播的分布式最大权匹配算法.pdf
08-10
#资源达人分享计划#
belief-propagation:在贝叶斯网络 (BN) 上实现循环信念传播
06-22
贝叶斯网络上的信念传播 这是一个在贝叶斯网络 (BN) 上运行循环信念传播的程序，并为网络上的每个节点生成边缘化概率。 算法细节参考 ，随着使用bethe聚类图而不是BN的纯因子图的变化。 输入格式应为 用法 $ python bp < .bif file path > [-o output file] [-t threshold] Options: -o, --output output file name, default to ' result.txt ' -t, --threshold threshold for convergence default to 1e-10 致谢 BIF 解析器由提供。 项目中的代码用于华盛顿大学的作业 3。
Belief propagation
飞天狐的专栏
03-05 2880
转：http://baoshuo.blog.163.com/blog/static/2195510512013580133867/ Belief propagation是machine learning的泰斗J. Pearl的最重要的贡献。对于统计学来说，它最重要的意义就是在于提出了一种很有效的求解条件边缘概率(conditional marginal probability)的方法。说的有
【07】概率图推断之信念传播
略懂……略懂……
01-07 1176
变量消除算法有个致命的缺陷：每次查询都要要从头开始重新启动算法。这样会非常浪费资源，并且在计算上很麻烦。 这个问题也很容易避免。通过在第一次运行变量消除算法后缓存这些因子，我们可以轻松地计算新的边缘概率查询，基本上不需要额外的成本。 实现上面的功能有2中算法：信念传播（BP）和全联结树算法，本文先介绍信念传播算法。
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(From Wikipedia, the free encyclopedia)
SEU_EXtreme!
05-03 4717
Belief propagation, also known as the sum-product algorithm, is an iterative algorithm for computing marginals of functions on a graphical model most commonly used in artificial intelligence and infor
贝叶斯网络中的信念传播
qq_40523298的博客
09-23 650
贝叶斯网络中的信念传播 贝叶斯网络推理 在这篇文章中，我将使用信仰传播（BP）与一些示例数据。我假定你已经了解了贝叶斯网络（BN）。这篇文章解释了如何计算BN中不同变量的信念，这有助于推理。 照片：Clint Adair on Unsplash 信念传播 我在GitHub上创建了一个包含BP代码的存储库，我将用它来解释这个算法。 首先，设想我们有一个多角树，这是一个没有循环的图。例如，在下面的插图中描述了一个图。我们有4个变量 "雨"、"洒水车"、"福尔摩斯 "和 "华生"，其有向边 "雨 "到 "福尔摩斯
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值