
概率图模型
一抹烟霞
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
-
安装GTSAM
一、下载gtsam源码git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git二、 依赖Boost >= 1.43 (Ubuntu: sudo apt-get install libboost-all-dev)CMake >= 3.0 (Ubuntu: sudo apt-get install cmake)A modern compiler, i.e., at least gcc 4.7.3 on Linux.2.1 安装可选的依赖In原创 2020-11-05 09:41:55 · 6560 阅读 · 3 评论 -
概率图模型 ——(9)二值图切法
文章目录一、算法特点二、最小s-t 切分三、最大流问题四、利用图切法求解概率推理问题4.1 图切法的适用条件4.2 能量函数4.3 算法流程五、应用一、算法特点二、最小s-t 切分三、最大流问题注意:双向节点,一个方向减少多少,相反方向就要增加多少剩余还有流量与s节点或t节点相连的为对应的集合四、利用图切法求解概率推理问题4.1 图切法的适用条件4.2 能量函数4.3 算法流程五、应用...原创 2020-07-26 16:39:22 · 683 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(8)最大后验概率状态推理 (MAP 推理)
文章目录一、简介二、变量消元法求MAP三、团树传播算法求MAP四、小结一、简介二、变量消元法求MAP三、团树传播算法求MAP四、小结原创 2020-07-23 15:27:32 · 1187 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(7)树状图中的信念传播算法(Belief Propagation)
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...原创 2020-07-23 14:54:08 · 1474 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(6)团树传播算法
文章目录一、变量消元与团树的关系二、聚类图(cluster graph)三、团树传播算法(clique tree message passing)3.1利用变量消元过程构建一个聚类图3.2 由变量消元法构建的聚类图的性质3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率3.4 求概率图所有节点的边缘概率四、小结一、变量消元与团树的关系二、聚类图(cluster graph)三、团树传播算法(clique tree message passing)3.1利用变量消元过程构建一个聚类图3.2 由变原创 2020-07-23 14:36:51 · 2249 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(5)变量消元法求边缘概率
文章目录一、推理问题的分类二、变量消元法2.1 示例12.2 示例22.3 变量消元法时间复杂度分析2.4 导出图2.5 变量消元法消元顺序三、小结一、推理问题的分类二、变量消元法2.1 示例12.2 示例2变量消元的顺序并不是固定的,可以任意改变2.3 变量消元法时间复杂度分析2.4 导出图2.5 变量消元法消元顺序三、小结...原创 2020-07-23 11:11:27 · 1383 阅读 · 1 评论 -
概率图模型 ——(4)因子图
文章目录一、因子图(factor graph)的定义二、贝叶斯网络用因子图表示三、MRF 用因子图表示一、因子图(factor graph)的定义二、贝叶斯网络用因子图表示三、MRF 用因子图表示原创 2020-07-20 21:12:16 · 2946 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(3)马尔科夫随机场
文章目录一、马尔科夫随机场定义二、一个简单的例子一、马尔科夫随机场定义二、一个简单的例子原创 2020-07-20 21:08:24 · 381 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(2)贝叶斯网络
文章目录一、贝叶斯网络定义1.1 贝叶斯网络例子二、概率影响的流动性三、贝叶斯网络中的独立性一、贝叶斯网络定义1.1 贝叶斯网络例子二、概率影响的流动性三、贝叶斯网络中的独立性...原创 2020-07-20 20:53:07 · 395 阅读 · 0 评论 -
概率图模型 ——(1)概率论与图论基础
文章目录一、概率论1.1 基本名词概念1.2 概率的定义1.3 条件概率的定义1.4 条件概率的三大公式1.5 独立性1.6 条件独立性1.7 概率图模型常用的三个概念二、图论一、概率论1.1 基本名词概念1.2 概率的定义1.3 条件概率的定义1.4 条件概率的三大公式1.5 独立性1.6 条件独立性1.7 概率图模型常用的三个概念二、图论圈的概念:如图1中的1265形成了了一个圈,图2中的1253形成了一个圈...原创 2020-07-20 20:33:42 · 1160 阅读 · 1 评论