Probabilistic Graphical Models 3 Template Models

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LLM Agent OS
AI天才研究院
06-12 856
LLM Agent OS 1. 背景介绍 在人工智能领域的快速发展中,大型语言模型(Large Language Model,LLM)无疑成为了近年来最具革命性的突破之一。LLM通过在海量文本数据上进行自监督学习,展现出了惊人的自然语言理解和生成能力,为各种自然语言处理任务带来了全新的解决方案。
【PGM】Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第二讲 Template Models and Structured CPDs...
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Probabilistic Graphical Models 1: Introduction
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Probabilistic Graphical Models-Template Models
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factor(a function/table)是对于variables(the scope of the factor)的某种combination的fitness。在BN中factor就是conditional probability distribution(CPD);但factor并不总对应着某种概率（当然也不一定取0~1），比如说在MRF中。和数据库table的操作类似，factor上的...
Coursera概率图模型（Probabilistic Graphical Models）第二周编程作业分析
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08-19 451
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Probabilistic Graphical Models-Knowledge Engineering
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设计图模型时面临着以下选择： Template based vs specific Directed vs undirected Generative vs discriminative Hybrid（混合） model是很常见的，有时候会同时有Template based部分和非Template level的部分。： Template-based Hybrid Specific ima...
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Coding for Dreams
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Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第一讲 贝叶斯网络基础
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05-06 1794
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Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 — 终极入门 第二讲 模板模型 (Template Models)
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12-10 944
接着上一讲, 有向图模型与贝叶斯网络基础, 这一讲我们关注模板模型 (Template Models). “模板模型”在机器学习领域, 并非常用的术语, 但是在许多概率图模型中, 都有”模板模型”的影子. 所以, “模板模型”这样有价值的概率图模型抽象思想, 值得用一篇文章来解释解释. 首先, 模板模型 (Template Models)顾名思义, 是用模板的思维建立出的模型. 许多非常复杂的图模型, 事实上是可以简化的. 简化时, 通过共享通用的变量, 通用的概率图结构, 可以归纳出通用的模..
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