深度学习基础--不同网络种类--和-积网络(sum—product network)

最新推荐文章于 2023-09-22 16:19:29 发布
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分类专栏： 深度学习基础
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和–积网络(sum—product network)

  这种模型是基于和积运算的。
  深度学习最主要的困难是配分函数的学习，如何选择深度结构神经网络的结构使得配分函数更容易计算。就此，Poon等人提出一种新的深度模型结构----和–积网络(sum—product network，SPN)，引入多层隐单元表示配分函数，使得配分函数更容易计算。

网络结构

  SPN是有根节点的有向无环图，图中的叶节点为变量，中间节点执行和运算与积运算，连接节点的边带有权值。
  它们在Caltech-101和Olivetti两个数据集上进行实验证明了SPN的性能优于DBN和最近邻方法。
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【RT-DETR有效改进】遥感旋转网络 | LSKNet动态的空间感受野网络（轻量又提点）
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Sum-Product Networks模型的研究及其在文本分类的应用
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推荐算法-PNN(Product Network)
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PNN(Product-based Neural Network)：模型学习及torch复现
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贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！
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文章目录1. 对概率图模型的理解2. 细数贝叶斯网络2.1 频率派观点2.2 贝叶斯学派2.3 贝叶斯定理2.4 贝叶斯网络2.4.1 贝叶斯网络的结构形式2.4.2 因子图2.5 朴素贝叶斯3. 基于贝叶斯的一些问题4. 生成式模型和判别式模型的区别5. 代码实现6. 参考文献 1. 对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关...
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