没有合适的资源？快使用搜索试试~
我知道了~
首页
Probabilistic Graphic Model（概率图模型）.pptx
Probabilistic Graphic Model（概率图模型）.pptx
贝叶斯网
马尔科夫网
机器学习
需积分: 13
136 浏览量
更新于2023-05-27
评论
收藏
6.05MB
PPTX
举报
立即下载
开通VIP（低至0.43/天）
买1年送3个月+抽豪礼
身份认证 购VIP最低享 7 折!
领优惠券(最高得80元）
Probabilistic Graphic Model（概率图模型）.pptx
资源详情
资源评论
资源推荐
概率图模型
P
r
obabilistic Graphical
Model
511745
00002
蔡璟辉
511745
00009
储德明
511745
00028
金莹
511745
00034
林喆
511745
00051
吴旭东
目录
•
表示
•
贝叶斯网络 储德明
•
马尔可夫网 吴旭东
•
推断
•
精确推断 金莹
•
近似推断
林喆
•
学习
蔡璟辉
概率图：概率论与图论的结合
•
处理机器学习
中的不确定性和复
杂性
•
图论提供直观
的表示，便于进行
分析，解释以及提
出新模型
•
复杂系统由更
小的部分和他们之
间的概率关系组合
而成，概率论
确保了系统的
一致性
基础知识
•
点为随机
变量，边
为概率
依赖关系
•
阴影点为
可观测变
量，非
阴影点为隐
变量
•
盘
(plate)
里面为重
复
•
有向图：
贝叶斯网
络，信
念网络
•
无向图：
马尔科夫
网络
•
有向无向
混合的链
图
例子
剩余63页未读，
继续阅读
评论0
去评论
使用diffusion probabilistic model 生成时间序列的python代码
Diffusion Probabilistic Model是一种基于随机漫步的时间序列生成方法。以下是使用Python实现Diffusion Probabilistic Model的代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟参数 T = 1000 alpha = 0.05 sigma = 0.1
请使用python和pytorch完成振动信号故障诊断任务，要求是：首先将一维振动时序信号转化成灰度图，并使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广，接着对增广后的数据集输入CNN进行训练，评估模型效果。
这道题要求使用Python和PyTorch完成振动信号故障诊断任务。 首先，需要将一维振动时序信号转化成灰度图，这可以使用Python的PIL库或OpenCV库中的函数来完成。 接下来，要使用diffusion probabilistic model对灰度图像进行数据增广。可以使用PyTorch的torchvision.transforms库中的函数对图像进行增广。 然后，对增广后的数据集输
Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots
Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots，本书是概率模型应用于机器人方面不可多得的资料，作者Jürgen Sturm ,Springer-Verlag Berlin Heidelberg (2013)
罗列一下无人驾驶中车辆和行人的轨迹预测问题的最新构图方法
无人驾驶中车辆和行人的轨迹预测问题的最新构图方法包括: 1. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 2. 递归神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 3. 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 4. 自注意力机制 (Self-Attention Mechanism
probabilistic graphical models
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。概率图模型可以分为两类：贝叶斯网络和马尔科夫网络。贝叶斯网络一般用于描述原因和结果之间的关系，而马尔科夫网络通常用于描述序列数据中变量之间的关系。这些模型在机器学习、统计学和人工智能等领域都有广泛应用。
Practical Probabilistic Programming.pdf
Practical Probabilistic Programming.pdf 由manning出版社出版，对应中文版翻译书为：《概率编程实战》。是概率编程入门绝佳的好资料。 该书介绍了什么是概率编程，和一个概率编程系统Figaro，该框架基于scala，易于扩展，支持多数常用概率推理算法。
用python和pytorch写一个概率去噪扩散模型用于图像生成
好的，我会用中文来回答你的问题。 首先，您需要了解什么是概率去噪扩散模型（Probabilistic Denoising Diffusion Model，PDDM）。PDDM是一种用于去噪图像的方法，它通过在图像中扩散信息来减少噪声。 具体来说，PDDM使用一系列的迭代步骤来模拟图像中信息的扩散过程。每一步都会对图像进行修改，使得相邻像素之间的信息越来越相似。这样，在图像中的噪声就会被消除掉。
做基准回归一般做哪几种
1. 线性回归(Base Regression)：线性回归是基准回归中最常用的一种方法。它可以根据输入变量的系数预测输出变量，并且在构建模型时考虑到各种因素之间的相互作用。 2. 决策树(Decision Tree)：决策树也是基准回归中经常使用的方法之一。它可以将输入变量分成多个子集，并在每个子集上进行预测，从而得到整体的预测值。 3. 随机森林(Random Forest)：随机森林是一种
Learning Probabilistic Graphical Models in R 原版pdf by Bellot
Probabilistic graphical models is one of the most advanced techniques in machine learning to represent data and models in the real world with probabilities. In many instances, it uses the Bayesian par
Mastering Probabilistic Graphical Models using Python(PACKT,2015)
Probabilistic graphical models is a technique in machine learning that uses the concepts of graph theory to concisely represent and optimally predict values in our data problems. Graphical models giv
Springer - Analysis of TCP Performance in Data Center Networks
Our objective in this manuscript, is to address TCP’s Incast problem by providing transport layer solutions that are both practical and backward compatible. We approach this goal in two steps. First,
Daphne Koller_Probabilistic Graphical Models
Most tasks require a person or an automated system to reason--to reach conclusions based on available information. The framework of probabilistic graphical models, presented in this book, provides a g
给我推荐20个比较流行的推荐算法模型
好的，这里是 20 个比较流行的推荐算法模型： 1. 协同过滤（Collaborative Filtering） 2. 基于内容的推荐（Content-based Recommender Systems） 3. 基于图的推荐（Graph-based Recommender Systems） 4. 基于隐式反馈的推荐（Implicit Feedback Recommender Systems） 5
probabilistic matrix factorization
概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization）是一种基于概率模型的矩阵分解方法，用于推荐系统中的用户-物品评分预测。它通过将用户和物品的特征向量表示为概率分布的形式，利用贝叶斯推断方法来学习模型参数，从而实现对评分矩阵的预测。概率矩阵分解在推荐系统中具有较好的性能和可解释性。
ddpm训练自己数据集的代码
DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）是一种生成式模型，可以用于图像生成和图像去噪等任务。下面是用PyTorch框架训练自己数据集的DDPM代码示例： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transfo
fantasticString
粉丝: 11
资源:
6
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
收起
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
会员权益专享
图片转文字
PDF转文字
PDF转Word
PDF加水印
全年可省5，000元
立即开通
最新资源
利用IXCHARIOT进行网络测速
基于HTML5 WebGL的3D机房的示例
基于STM32-OCV法的纯电动汽车剩余里程预测
本科毕业论文 基于B/S的ERP人力资源管理子系统的设计与开发
新能源汽车全球专利研究报告
大学勤工助学系统需求分析文档
三菱MR-J2S-B（中文）.pdf
傅里叶变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)详解
PHP统计二维数组元素个数的方法
JM20330_Spec_Rev. 3.0.pdf
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益，开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0