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课程目录：01 第一章：概率图模型简介8 I" t" @. p: }5 C- `% g
第一节PGM简介: e3 v& E& r: a( B
PGM简介-1.1(20190818).pptx* U' @# E1 V6 q7 O! R0 i& R) \
3 Z8 F! ], J' D* {0 R0 ^+ p! F
# h. x6 [- S# Y4 X02 第二章：概率图模型的表示% ~. \' z' L: m, r5 t' R
第一节概率论与图论基础
( ?( d' P0 @1 p0 g第二节贝叶斯网络( y6 _1 W3 b! R2 _; ]9 v
第二章作业及说明1 a0 q8 x3 Q3 d% Z7 H# B4 z' S' v
第三节马尔可夫随机场' B4 W I; V Z0 J; {
第四节因子图
, p. q! `6 U, q& a$ l" U3 ^/ z6 l0 j* F7 ~9 ~8 k8 ^- w
/ N( U9 x& Y4 Q2 Q1 P) }
! s4 L+ `6 b7 k3 o; B
03 第三章：概率图模型的精确推理" F: l8 V4 a/ d T2 a+ n$ C7 g _: g3 e& N
第一节推理问题分类&变量消元法
; ]+ @# k8 m' E- e3 j第二节团树传播算法
% ~9 `: R/ a2 q. Z4 W4 z第三节信念传播算法（BP算法）2 K$ ]7 X! L5 j6 B0 K' t. _
第四节二值图切法* x+ H7 K* G; |' ]8 x& Z
作业及代码
# g9 s% c z( v7 r( R
; A8 `# ?" W% V9 g( j# F/ {6 o# P
04 第四章：概率图模型的近似推理
2 X" v9 k+ f% F1 R f) q0 O: Z第一节：BP算法的能量最小化解释
' t1 k- ^- u+ P" V8 N第二节：基于图切法的近似推理) ~3 {) n9 O7 G/ G
第四章作业% C: ]( h6 g( ?; L+ w* a+ d5 W
" S4 [5 ?3 E* M9 p% T- i
8 m+ n/ q! Z0 A* I. r9 o: [05 第五章：概率图模型的学习
, v. H& V; I+ _7 y第一节：参数学习
+ U- x* U- G0 L. V7 q. @, T$ w0 \$ w第二节：结构学习
& P$ P% W! m1 s6 j% O0 s第五章作业.pdf. y2 j5 y2 o; F3 n5 w% H2 F$ n- _
6 P5 T8 K, B$ G8 b3 m
" e/ M% ^! ?3 g# t% q$ F1 o
06 第六章：概率图模型的应用
8 y h6 I( m8 K' `3 q! U' O3 X第1节 条件随机场在自然语言处理中的应用
; }; X; Q+ S6 Z- q$ e5 v$ c第2节 概率图模型在医学图像中的应用
) m5 g) M# {7 i, B, u' Q第3节 概率图模型在计算机视觉中的应用% [2 P) F! h0 D$ d3 k, [+ c# E
& a, p6 J6 Q) c( ~( A& ?" M
6 T/ ~& s* R( ^6 e. P& h' ~
8 l7 I( X& Q% d/ F0 t2 S6 ?+ P3 pPGM大作业.pdf2 j2 J% w( p5 P T' o- V
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0 M7 l8 I: ?9 S7 ]9 L* s" u2 R |
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发表于 2020-3-1 14:08:07
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