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...
weixin_33714884的博客
05-16 202
概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解。（https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index） 主要内容包括（转载请注明原始出处http://blog.youkuaiyun.com/yangliu...
Probabilistic Graphical Models 1: Introduction
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07-12 194
This course is offered by Prof. Daphne Koller from Stanford University and Coursera. The class webpage is here: class.coursera.org/pgm Daphne Koller is a professor in the Department of Compute...
Probabilistic Graphical Models-Template Models
weixin_33895516的博客
03-20 118
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
Bayes Nets for Genetic Inheritance 基因遗传的贝叶斯网络 1.构建基因遗传的贝叶斯网络 本章要求构建如下图所示的贝叶斯网络： 图中，变量1、2、3分别表示父母及子女的基因型（Genotype），变量4、5、6分别表示父母及子女基因型所对应的性状（Phenotype）。同时，基因型本身由等位基因（Allele）决...
Probabilistic Graphical Models-Knowledge Engineering
weixin_34342578的博客
03-26 99
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...
Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第二讲 Template Models and Structured CPDs
Coding for Dreams
10-19 1万+
概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列来自Stanford公开课Probabilistic Graphical Model中Daphne Koller 老师的讲解。（https://class.coursera.org/pgm-2012-002/class/index）主要内容包括（转载请注明原始出处http://blog.youkuaiyun.com/yangliuy）
Stanford概率图模型（Probabilistic Graphical Model）— 第一讲 贝叶斯网络基础
zhubo22的专栏
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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本博客概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列笔记以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公开课Probabilistic Graphical Model为主线，结合资料（每篇博文脚注都附有链接）加以补充. 博文的章节编号与课程视频编号一致，详情见 PGM（概率图模型）Coursera: 课程资源分享和简介. 　　笔记持续更新，为便于对照课程
Probabilistic Graphical Models 1 简介
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02-24 981
============Overview and Motivation============ 1.用图论+概率来解决 2.应用 =============Distributions============= ============================Factors
Stanford机器学习---第十三讲. 异常检测---此讲综合应用了所有以往知识
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Stanford机器学习---第十四讲. 推荐系统
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02-22 758
===============Problem Formulation================ 1.推荐系统自动学习哪些特征是重要的。对下图来说， 是推测出打？号（没看过）的该得多少分。注意：是对特定的 用户推荐。特定的用户有特定的爱好。   =================Content Based Recommendations======================
Stanford机器学习---第十二讲. 数据降维
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02-19 749
===============Motivation I: Data Compression================= 1.降维后，需要的数据存储量大大减少。内存、硬盘空间，程序速度优化。 =================MotivationII: Visualization====== 1.可视化一般降到2或3维 ===主成分分析Princ
Stanford机器学习---第十五讲. 大规模机器学习
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============Learning With Large Datasets============ 1.数据为王 2.当M 很大时，梯度下降每一步的代价都很大。 若为左图，再添加更多数据没问题，但若为右图，则若想添加更多特征，先考虑 增加更多隐含层（神经网络）或增加更多特征，来解决HIGH BIAS问题。 ==============Stochastic Gra
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Probabilistic Graphical Models 4 Structured CPDs
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==================Overview: Structured CPDs============ 1.缺点：当父节点多时（k个），整个表有2^k这么多项！ 2.有好多其他可选择的方法 3.条件相互独立性 4.小例子 ================Tree-Structured CPDs================ 1.注意：中间节
Stanford机器学习---第十六讲. PHOTO ORC
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概率图模型，也称为图式化模型，是一种用于描述随机变量之间条件独立性的工具，通常用于概率推断和决策分析。它们用图形方式表示变量之间的关系，图中的节点表示随机变量，边表示变量之间的关系。...
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