2020年概率图模型系统学习中文课程（PGM）共六章

Rostian · 发表于 2021-11-11 22:11:58

课程介绍：机器学习的一个核心任务就是从观测到的数据中挖掘隐含的知识，概率图模型巧妙的结合了图论和概率论的知识，通过构建一个图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，获得一个概率分布。在给定概率分布的基础上通过进行inference和learning两个任务来获取知识，对于描述复杂的实际问题，构建大型的人工的人工智能系统意义重大。

学习时长：十周，建议每周至少四小时

课程目录

配套资料（代码、讲义、作业）

第1章概率图模型简介

1.1 概率图模型简介

第2章概率图模型的表示

2.1 概率论与图论基础知识

2.2 贝叶斯网络

2.3 马尔科夫随机场马尔科夫随机场

2.4 因子图

2.5 作业说明

第3章概率图模型的精确推理

3.1 推理问题分类&变量消元法

3.2 团树传播算法

3.3 信念传播算法（BP算法）

3.4 二值图切法1

3.5 二值图切法2

3.5 作业说明

第4章概率图模型的近似推理

4.1 BP算法的能量最小化解释

4.2基于图切法的近似推理

4.3 作业说明

第5章概率图模型的学习

5.1 参数学习

5.2 结构学习

第6章概率图模型的应用

6.1 条件随机场在自然语言处理中的应用

6.2 概率图模型在医学图像中的应用

6.3 概率图模型在计算机视觉中的应用

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天地人 · 发表于 2021-12-13 19:35:32

2020年概率图模型系统学习中

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