条件随机场概率无向图模型的因子分解

最新推荐文章于 2025-09-04 15:02:15 发布
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博客围绕条件随机场概率无向图模型的因子分解展开，虽具体内容需点击链接查看，但核心聚焦于该模型的因子分解这一信息技术领域的关键内容。
概率图模型（PGM）学习笔记（二）贝叶斯网络-语义学与因子分解
程引的专栏
05-15 9356
概率分布（Distributions） 如图1所示，这是最简单的联合分布案例，姑且称之为学生模型。 图1 其中包含3个变量，分别是：I（学生智力，有0和1两个状态）、D（试卷难度，有0和1两个状态）、G（成绩等级，有1、2、3三个状态）。 表中就是概率的联合分布了，表中随便去掉所有包含某个值的行，就能对分布表进行缩减。 例如可以去掉所有G不为1的行，这样就只剩下了1、4、
概率无向图模型
一条臭狗
03-02 2974
概率无向图模型 前面我们所讲的朴素贝叶斯，贝叶斯网络，马尔科夫模型，隐马尔科夫模型都属于概率有向图模型。概率无向图模型和概率有向图模型处理方法有少许不同，本文单独介绍。 马尔科夫随机场是一种著名的概率无向图模型，李航的书中直接将两者划为了等号。 本文首先介绍概率无向图模型的定义，然后介绍概率无向图模型的因子分解。 马尔科夫随机场的定义 马尔科夫随机场是一种著名的...
【机器学习系列】概率图模型第三讲：深入浅出无向图中的条件独立性和因子分解
【AI机器学习与知识图谱】的博客
03-13 1517
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，先注意一下两点： 1、 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。 需要进一步了解推导细节可继续往后看 2、 文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：概率图模型第三讲，可添加微信号【17865190919】进公众号讨论群，加好友时备注来自优快云。原创不易，转载请告知并注..
概率图模型(02)下: 贝叶斯网两等价观点(条件独立和因子分解)
走过的都是未来
08-15 8730
本文将继续贝叶斯网络基础的讲解，主要目的在于诠释包括概率图的两种等价观点，即条件独立和因子分解（Independence 和 Factorization）的等价性； 解释 d-分离 和 I-Map 的概念，并介绍伯努利和多项式这两种朴素贝叶斯分类器。
概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）
m0_67084346的博客
12-02 696
概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）
20、图模型中的无向图、条件随机场与链图模型
最新发布
stem5的博客
09-04 2
本文深入探讨了图模型中的弦图、条件随机场（CRF）和链图模型。弦图作为马尔可夫网络与贝叶斯网络的交集，实现了两类模型在独立性表示上的统一；CRF通过建模条件分布P(Y|X)，避免对观测变量X的联合分布进行假设，在文本分析和视觉处理中展现出强大灵活性；链图模型则推广了部分有向图的概念，利用链组件和道德化方法实现复杂系统的概率因子分解。文章还对比了各类模型的特点与应用场景，总结了实际建模中的选择策略，并展望了图模型在多领域融合、深度集成与实时学习方面的未来发展方向。
【机器学习】 概率无向图模型
qq_36643449的博客
03-31 2033
【概率图模型】 概率图模型是一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概率模型，简称图模型(GM)。图中每个节点表示一个随机变量或一组随机变量，节点之间的边表示这些变量之间的概率关系。 概率图模型分为： 有向图模型：使用有向无环图表示变量间的关系 无向图模型：使用无向图表示变量间的关系 【概率无向图模型】 概率无向图模型满足以下几个性质： 【因子分解】 团：无向图G中任何两个结点均...
9 概率图模型(二)：无向图-马尔可夫网络（马尔可夫随机场）
cengjing12的博客
06-01 1555
上一小节中，我们分析了有向图Bayesian Network，得到了因子分解法。虽然，有向图中可以方便直观的表达条件独立性，但是它也有它的局限性。也就是我们提到的对于Head to Head 的结构来说，当中间节点被观察到的时候，反而是两端的节点是相关的。这违反了条件独立性的特点，也就是当某些变量被观察到时，其他变量之间是独立的特点，这种情况有点反常，并不太好办。 但是，在无向图中就完全不会出现这样的情况，因为本来就没有方向，而且在无向图中也有类似的D-Separation 性质。 1 Markov网络中的
概率模型与条件随机场
Kobe Bryant的专栏
04-16 6114
1、概率模型 机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型、条件随机场等。这几个模型之间有一定的关系，它们的关系如下： 其中，NB表示朴素贝叶斯，ME表示最大熵，HMM表示隐马尔科夫，CRF表示条件随机场。joint联合分布，co
机器学习笔记之概率图模型(十)因子图
静静的学习就好
10-28 3230
本节针对精确推断之变量消去法中出现的存在环结构概率图的情况，介绍因子图(Factor Graph)，其主要将带环的无向图结构转化为因子图结构。
已知的无向图列出其中所有的简单环路_学习笔记4——因子图神经网络
weixin_39766258的博客
11-20 879
Incorporating Biological Knowledge with Factor Graph Neural Network for Interpretable Deep Learning一、基本知识1、图模型：图模型是由图结构构成的，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。2、贝叶斯网络：是有向图模型，每个节点都有一个相关的条件概率分布。3、马尔可夫网络：是无向图模型，每个团都...
【机器学习】第六章——概率无向图模型（未完待续）
TommyGong08的博客
04-12 969
系列文章目录 这学期选修了学习机器课程，希望记录下相关笔记和实验，小伙伴们可以跟随我的系列文章一起学习，系统深入地了解机器学习。 学习笔记： 【机器学习】第一章——机器学习分类和性能度量 【机器学习】第二章——EM（期望最大化）算法 【机器学习】第六章——概率无向图模型 实战系列： 【机器学习】实战系列一——波士顿房价预测（一文学会） 【机器学习】实战系列二——梯度下降（一文学会） 【机器学习】实战系列三——支持向量机（一文学会） 【机器学习】实战系列四——聚类实验（一文学会） 文章目录系列文章目录一、简
概率图模型5：无向图入门
相国大人
04-27 5539
作者：孙相国定义1因子与辖域 定义2成对局部和全局马尔科夫性 定义3概率无向图模型 定义4吉布斯分布与无向图因子分解定义1：因子与辖域假定DD表示随机变量集合，因子ϕ\phi定义为从Val(D)Val(D)映射到实数域RR的一个函数。假如因子的所有表值均非负，那么这个因子称为非负的。变量集DD称为因子的辖域.具体来讲，你可以简单地把因子想象为集合D={X1,X2,⋯,Xn}D=\{X_1,X_2,\
概率图模型笔记（一）开坑
Kaiyuan_sjtu的博客
03-27 1141
写在前面 其实接触概率图模型也有一段时间了，从开始入坑NLP起，也陆陆续续看了很多关于图模型这方面的论文、博客和教程等，但是总是不能形成一个完整的体系，所以这次就下决心花点时间好好去整理复习一下。网上的资料很多，但是那都是别人的，最重要的还是要学会整理融合成自己的知识。 今天这篇blog主要就介绍一下图模型的基础知识，后面陆续会整理HMM, CRF等比较常见常用的概率图模型。 “概率论只不过是把常...
Machine Learning-L16-概率图模型
聚集机器学习、信息安全
05-02 1255
现实任务涉及多个因素（变量），并且因素之间存在依赖关系。概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）为表示、学习这种依赖关系提供了一个强大的框架。
【概率无向图模型的因子分解】11.5因子分解公式详解
彬彬侠的博客
12-11 1244
公式(11.5)的核心思想是利用无向图的最大团分解，将复杂的联合概率分布P(Y)转化为多个局部势函数的乘积形式，同时通过归一化因子Z保证分布的合法性。这种分解是条件随机场、马尔可夫随机场等无向图模型的核心思想，可以有效捕捉随机变量之间的依赖关系。
概率无向图模型的因子分解
彬彬侠的博客
12-10 930
给定概率无向图模型，设其无向图为G，C为G上的最大团，YC表示C对应的随机变量，那么概率无向图模型的联合概率分布P(Y)可写作图中所有最大团C上的函数ψC(YC)的乘积形式
Michael Jordan 概率图模型导论草稿
通过引入有向图或无向图来表示随机变量之间的条件独立性，PGMs 能够以紧凑的方式表达联合概率分布，从而显著降低高维空间中的计算复杂度。 在描述中提到这是 Michael Jordan 亲笔撰写的草稿，说明其内容具有高度...
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