Loopy Belief Propagation（LBP）算法是一种基于图模型的推理算法，可以用于优化图像分类结果。在图像分类任务中，我们可以将图像看作一个无向图，每个像素点都是一个节点，相邻像素点之间存在一定的依赖关系。因此...
Loopy Belief Propagation（LBP）算法是一种基于图模型的推理算法，可以用于优化图像分类结果。在图像分类任务中，我们可以将图像看作一个无向图，每个像素点都是一个节点，相邻像素点之间存在一定的依赖关系。因此...
在 Belief Space 中，Indifference Curves 也可以用来表示决策者在不同信念组合之间的偏好。具体来说，Indifference Curves 是一条曲线，表示决策者对于不同信念组合（即不同概率分布）的偏好程度相同。在该曲线上方...
最近看了论文CDBN 的论文和代码，现将对代码的理解稍作整理。 有关论文的一些网址： [1] CRBM http://qipeng.me/software/convolutional-rbm.html [2] CRBM 论文笔记 ...
文章目录AbstractIntroduction Abstract 方法： 本文提出了一个因子图形式的概率图形模型，通过计算全向移动机器人的运动学来进行分层概率推理。受神经元信息处理的启发，我们提出应用群体编码原则对因子图内传输的...
1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层： 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化...
Max-Product Loopy Belief Propagation 关于belief propagation。这是machine learning的泰斗J. Pearl的最重要的贡献。对于统计学来说，它最重要的意义就是在于提出了一种很有效的求解条件边缘概率...
立体匹配中全局能量算法：置信传递方法的经典文献，以后传代码
\ 图书说明： 探索最常见的深层信仰网络的基本构建模块。在本书的每一步中，本书都提供了直观的动机，与该主题相关的最重要方程的摘要，并以现代CPU上的线程计算的高度注释代码以及具有CUDA功能的视频显示卡的...
深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）作为深度学习算法的一种，被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。随着层数的增加，隐藏层逐渐学习到更抽象、更高层次的特征。通过训练一个深度信念网络，可以学习到...
自然语言处理 实体关系抽取 Deep Belief Nets
立体视觉匹配 Belief Prpagation (置信传播网络)经典论文
http://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Software/UGM.html
《 Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》 题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法 其提出的算法...
A Tutorial Introduction to Belief Propagation 共44页
Deep Belief Networks（DBNs），是一类随机性Deep neural network，其可以用来对事物进行统计建模，表征事物的抽象特征或统计分布，在手写字识别和语音识别建模中，已被用于代替传统GMM，建立统计型声学模型等，并...
有向图模型 azyklischer Graph mit stochastischen Variablen 两个问题： 推到问题 学习问题 对于所有隐藏的结构很难去推断得到后验概率 如果一个事件的产生是两个属性共同决定，从观察的角度来说推理出来那两个共同...
Belief Propagtion在计算机视觉视觉中有相当广泛的应用，当然这一切离不开MRF、CRF等图模型的使用。 很多视觉问题可以表述成一个能量函数的形式，例如，图像的语义分割或者叫做image parsing问题可以表述成一个能量...
这是一个深度信念网络的C++实现源码，本程序来源于：http://blog.csdn.net/u012878523/article/details/39179101 只要安装VS 2013就可以使用，是学习的好样本。
基础知识 条件概率（Conditional Probability） ...相互独立时，p(A | B) = p(A) ...贝叶斯网络（Bayesian Network）定了一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于它的父节点。...
一个用经典MRF解立体视觉和光流法的方法，ICCV 2015 Oral paper
论文出处：paper title: Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Trackingauthors: Nikola Mrksiˇ c´, Diarmuid O S ´ eaghdha ´Tsung-Hsien Wen, Blaise Thomson, Steve Youngconference: acl2017...
基础知识 条件概率（Conditional Probability） ...贝叶斯网络（Bayesian Network）定了一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于它的父节点。贝叶斯网络适用于稀疏模型，即大部分节点之间不存在任何直接的...
DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P...
深度学习”学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本...
ML新手对学习Machine Learning的一些感悟
最近一直在学习DBN这个网络，前几天把RBM的一些自己了解的知识写了一下，今天就跨入主题，说一下DBN。DBN是由两部分组成，一部分是底层网络，一部分是顶层网络。按底层网络的不同，DBN可以分为MLP（多层感知器）信念...
Facial Expression Recognition via a Boosted Deep Belief Network， CVPR2014 二.阅读时间 2014年10月2日 三.文献的贡献点 文献主要提供了一种用于人脸表情识别的boost深度置信网络...
1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层： 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重...