概率图模型

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#人工智能

What is PGM？
一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型，是概率论与图论的结合。

Why we need it?
减少后验概率计算所需的参数估计工作量
与专家和领域知识结合，简化系统实体之间关系

具体请参看我在淘宝移动平台的讲义。

概率图模型原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-23 1179
概率图模型是一种用于表示变量之间概率关系的图形模型，它是概率论和图论的结合体。概率图模型可以用于解决许多实际问题，如自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等领域。本文将介绍概率图模型的基本概念、核心算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发展趋势与挑战以及常见问题与解答。概率图模型是一种用于表示变量之间概率关系的图形模型，它是概率论和图论的结合体。概率图模型可以用于解决许多实际问题，如自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等领域。
概率图模型总结
serryuer的博客
04-17 2531
文章目录简介模型表示有向图模型常见的有向图模型sigmoid信念网络朴素贝叶斯分类器隐马尔可夫模型无向图模型无向图模型的概率分解常见的无向图模型对数线性模型/最大熵模型条件随机场有向图和无向图之间的转换推断变量消除法信念传播算法近似推断蒙特卡洛方法拒绝采样重要性采样马尔科夫链蒙特卡罗方法学习不包含隐变量时的参数估计含隐变量的参数估计总结 简介 概率图模型（Probabilistic Graphic...
机器学习基础--概率图模型
wydbyxr的博客
08-17 680
概率图模型 　　即图模型，graphical model；PGM（Probabilistic Graphical Models）。 　　几年前，概率图模型（图论和概率方法的合并）那是风靡一时。概率图流派，更符合人类的思维习惯。它将内在逻辑利用概率关系设计到模型当中，然后利用少量的数据就能训练出可以拟合大量场景的模型。 　　譬如，Nature 的一篇论文就是利用概率图模型模仿人类书法，并通过图...
概率图模型01
yuange1666的博客
01-11 1059
过概率图模型建模总结出来的上式和一开始的GMM公式一致的，权值就是隐变量的取值概率。机器学习中，线性回归、树、集成和概率图都属于典型的统计学习方法，概率图模型会更深入地体现出‘统计’两字。逻辑回归可以看成无向图的结构，因为分类的结果是相互独立的，最大熵模型和条件随机场都属于无向图的概念。在分类任务上可能表现更好，尤其是在数据量较大时，可以学习到更复杂的决策边界。概率图模型如图主要分为两种，即贝叶斯网络和马尔可夫网络，有向图与无向图；假设可观测的变量集合为X，需要预测的变量集合为Y，其它的变量集合为Z。
概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场
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科技改变人类，技术成就未来
04-23 4万+
概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场。概率图模型通过图结构来描述变量之间的概率关系，其中节点代表随机变量，边则代表变量之间的概率依赖关系。这种图形化的表示方式不仅有助于我们直观地理解复杂系统的结构，还为我们提供了强大的推理机制。通过概率图模型，我们可以对系统中的不确定性进行建模和量化，进而进行概率推理和决策。
【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
11-26 2141
本文简要介绍了概率图模型理论，包括模型表示【有向图模型（贝叶斯网络）、无向图模型（马尔可夫网络）】、学习、推断等
概率图模型的简介
小小何先生的学习之旅
03-13 4158
什么是概率图模型   概率图模型是概率论与图论相结合的产物，为统计推理和学习提供了一个统一的灵活框架。   概率图模型用节点表示变量，节点之间的边表示局部变量间的概率依赖关系。在概率图模型的表示框架下，系统的联合概率分布表示为局部变量势函数的连乘积，该表示框架不仅避免了对复杂系统的联合概率分布直接进行建模，而且易于在图模型建模中引入先验知识。   2012年图灵奖颁给UCLA的Judea Pear...
概率图模型详解
黄小黄的窝
08-18 1415
概率图模型 概率图模型使用图的方式表示概率分布。为了在图中添加各种概率，线面是随机变量分布的一些规则： 可以看到，在链式法则中，如果数据维度特别高，那么采样和计算非常困难，我们需要在一定程度上做出简化，在朴素贝叶斯中，作出了条件独立性假设。在Markov假设中，给定数据的维度是以时间顺序出现的，给定当前时间的维度，那么下一个维度与之前的维度独立。在HMM中采用了齐次Markov假设，并在此假设的基础上加入条件独立性假设，对维度划分集合A，B，C使得 概率图模型采用图的特点表示上述的条件独立性假设，节点表
详解概率图模型——概述
Avery123123的博客
11-06 1431
详解概率图模型——概述详解概率图模型——概述概率图概览有向图 vs. 无向图有向图无向图判别式（discriminative）模型 and 生成式(generative)模型判别式模型生成式模型 详解概率图模型——概述 概率图 概览 有向图 vs. 无向图 有向图 对于有向图模型，这么求联合概率： 举个例子，对于下面的这个有向图的随机变量 应该这样表示他们的联合概率: 贝叶斯网络：有向图模...
概率图模型pdf讲义超详细
10-18
概率图模型pdf讲义超详细
概率图模型—原理与技术（英文版）
12-19
概率图模型是一种用于处理不确定性问题的数学模型，它将概率论与图论结合，通过有向图或无向图来表达随机变量间的条件依赖关系。该模型广泛应用于机器学习、人工智能、自然语言处理、计算机视觉等众多领域。《概率图...
第十四章 概率图模型1
08-04
概率图模型是机器学习中的一种重要工具，它们利用图形结构来表示随机变量之间的相互依赖关系。本章主要探讨了两种类型的概率图模型：有向图模型（如贝叶斯网络）和无向图模型（如马尔可夫网），以及它们在处理不确定...
图像分割中概率图模型研究
04-27
使用以超像素为节点来学习概率图模型的结构构建图像分割体系。 将L1正则化方法用于图模型结构的学习。采用条件随机场对图像超像素区域的相互作用和度量进行建模，通过超像素的区域特征和区域标签间的相互作用对图像...
MOSS-TTSD: 文本对话式语音克隆
m0_72580657的博客
09-10 1524
MOSS-TTSD是一款突破性的对话语音生成系统，专为提升人机交互体验而设计。基于Qwen3-1.7B-base模型优化，它支持中英双语，实现零样本音色克隆和长达960秒的连续语音生成。核心创新包括XY-Tokenizer（1kbps低比特率编码）和对话语境建模技术，经过110万小时语音数据训练。性能评估显示其词错误率低至1.90%，媲美顶尖模型。适用于播客、直播、教育等多种场景，提供本地部署方案。目前支持双人对话克隆，多人对话功能正在开发中。
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Manus AI的背景与核心功能手写识别技术在AI领域的重要性Manus AI与其他手写识别技术的对比。
神经网络矩阵的点乘与叉乘概述
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概率图模型与贝叶斯网络详解
"概率图模型-概率图模型贝叶斯" 概率图模型是一种表示和处理概率分布的图形化工具，它能够清晰地展示随机变量之间的条件依赖关系。在这个框架下，我们可以利用贝叶斯定理来理解和推断复杂的不确定性问题。汇报人荆...
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