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课程目录：01 第一章：概率图模型简介. @* R; J9 Z9 H9 [/ X8 f% @
第一节PGM简介
/ L t, K: O9 D. D1 i( JPGM简介-1.1(20190818).pptx( r1 t+ F9 H! f6 q
. W6 A7 L: D; F6 a( T
5 t; \0 Y: C" Z3 W
02 第二章：概率图模型的表示$ l: c2 _% v/ f; ]) }8 Z( z/ W
第一节概率论与图论基础
9 J' @4 {+ _; @8 ] u& X9 ]第二节贝叶斯网络
4 w3 o* e+ }; z5 E! z7 V) V! {第二章作业及说明
* b! b3 v) e) N; y* v5 f; f( y第三节马尔可夫随机场- Z" Q. D5 o7 d$ ~4 x _$ Z
第四节因子图3 u/ V! ^; O' P6 ?$ Y
- |) H6 i8 t. N
. `( u W) k: A4 p/ x1 }0 ]5 s' {/ ~9 e, J! H
03 第三章：概率图模型的精确推理, ^* d: ~( U- v6 J
第一节推理问题分类&变量消元法
- U$ g! y- ?/ g1 Q第二节团树传播算法/ o3 L7 A% R+ W# Q$ d0 V
第三节信念传播算法（BP算法）
1 @% B$ d5 l) N" s第四节二值图切法
- h8 c; w) G0 p; _. G; L1 B8 ~作业及代码( `6 e3 k6 b- g$ o" X
" ]+ x5 {9 }; M5 H6 M& g
( B5 O- w0 E) S j$ I/ `! x% k
04 第四章：概率图模型的近似推理
! k% ]) @5 B5 T9 Z. r第一节：BP算法的能量最小化解释
8 P- I# f3 L$ [第二节：基于图切法的近似推理
" g5 X X$ s+ o, p2 l1 _第四章作业! n" n, U0 J( |2 u# p6 ]4 Q+ i
9 |" i4 b7 _4 v1 f5 {* u
! w+ c& [! N; Z q4 d4 T; |6 x6 Y# t
05 第五章：概率图模型的学习 d/ k! a3 |; l% p1 P5 {
第一节：参数学习; e! w+ E N" t
第二节：结构学习6 J/ ]/ V# \ ^
第五章作业.pdf- j* ~7 q+ l" y s. E
9 z$ ]! X& ]# K+ r
5 y1 F# ^/ d5 v8 y9 d06 第六章：概率图模型的应用
2 a7 a- p' x* a2 {第1节 条件随机场在自然语言处理中的应用: V, M$ z( ]- _; |, ]
第2节 概率图模型在医学图像中的应用1 ` x. N( {* l5 ^; r: k
第3节 概率图模型在计算机视觉中的应用- h3 d; K6 d# j$ C
$ z. {; B2 s& f# u9 `3 r! |! x9 y6 O1 y: }3 W
7 u0 b& n% J; ]$ }' @PGM大作业.pdf
' X2 k, H) A4 V8 ]: c- L7 m( |0 [4 U$ m+ B% t9 S5 }
) w+ q7 x6 x5 t |
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发表于 2020-3-1 14:08:07
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