我最近遇到个能可视化这些所谓的张量运算的好工具——因子图(factor graphs),它能得到视觉上很明显(如循环轨迹)的结果。尽管我最初是在图模型和消息传递的语境中遇到因子图的,但我很快就意识到它们体现了一种更通用和更简单的概念。在这篇文章中,我将主要在高层面介绍因子图,而不会涉及图模型或消息传递等算法的...
1、首先因子图可以将图中的环去掉,转化为无环图,2、因子图会使得计算变得简便 对于图G=x1,x2,...,xn,因子图可表达成: 其中S是图中节点子集,xs是s的随机变量子集。因式分解本身就对应一个特殊的因子图。一个无向图可以存在多个因子图,在无向图中加入因子节点,以下展现了一个有环无向图两种因子分解图的形...
如果您希望绘制响应与变量之间的关系图,请使用因子图。 使用主效应图可以显示响应与各个变量之间的关系。 使用交互作用图可以显示一个变量与拟合响应之间的关系如何依赖于第二个变量的值。例如,机动车交通局的研究人员想要阐释其一般线性模型结果,以便找出驾驶员的经验和道路类型对转向校正所需时间的显著交互作用效应。
因子图: P(x)=fa(x1,x2)fb(x1,x3)fc(x2,x3)P(x)=fa(x1,x2)fb(x1,x3)fc(x2,x3) 2 结构 1)常见的电路图、信号流程图、格子图以及各种框图都属于图模型的范畴; 2)因子图(factor graph,FG)是图模型的一种; 3)因子图的典型代表是Forney-style factor graph,简称FFG。
因子图是一个能够表示公式(1)所示的因子分解结构的二部图,图中节点包括表示了每个变量xi的变量节点及表示每个局部函数fj的因子节点,图中边表示变量xi为fj的一个参数。 设p(x1,x2,x3,x4,x5)为包含5个变量的函数,若其可分解为(3)p(x1,x2,x3,x4,x5)=fA(x1)fB(x2)fC(x1,x2,x3)fD(x3,x4)fE(x3...
概率图模型 ——(4)因子图 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示 一、因子图(factor graph)的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示
从贝叶斯网络到因子图 非线性最小二乘问题求解 isam1增量QR分解 isam2 结语 slam问题 在介绍因子图之前,先从一个简单的slam问题入手,如下图所示: 在图中清晰的显示了各个节点和和连接结点边之间的定义,对于图结构不做过多说明,假定读者已经有一定的先验知识。在上图显示的slam问题中,实际上我们要解决的问题就是...
应该注意到因子与原先概率密度的关系,比如ϕ7(x1,l1)=l(x1,l1;z1)∝p(z1|x1,l1)ϕ7(x1,l1)=l(x1,l1;z1)∝p(z1|x1,l1)。 对于任意的因子图,MAP问题转换成了最大化因子乘积: XMAP=argmaxXϕ(X)=argmaxX∏iϕi(Xi)XMAP=argmaxXϕ(X)=argmaxX∏iϕi(Xi) 假设所有的因子服从零...
消息传递图神经网络 一、引言 我们将学习基于神 经网络的生成节点表征的范式——消息传递范式。消息传递范式是一种聚 合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式,它将卷积算子推广到了不规 则数据领域,实现了图与神经网络的连接。此范式包含三个步骤:(1)邻接 节点信息变换、(2)邻接节点信息聚合到中心节点、(3)聚合...