4月9日,罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏,在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上,分享了一种基于贝叶斯的概率框架,能够统一深度学习和概率图模型,以及统一AI感知和推理任务。 据介绍,框架有两个模块:深度模块,用概率型的深度模型表示;图模块,即概率图模型。深度模块处理高维信号,图模块处理偏推断的任务。
摘要 本发明公开了一种使用一种结合深度神经网络和概率图模型分割放疗影像的方法。其内容包括:在图像分割前,先用一组二维医学影像、预分割影像和对应医学影像的的基准标注数据组成学习集,以训练深度神经网络模型。在图像分割时,使用深度神经网络模型处理输入影像和预分割影像,得到一组多通道评分图,其中每一个像素通...
邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【十三】——无监督学习和概率图模型1,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理,培养学生“知其然,并知其所以然”的思维方式,解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。 本书内容丰富,将原理与实例相结合,数学与代码相结合,可作为...
邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【一】 绪论 神经网络:一种以(人工)神经元为基本单元的模型 例如:FNN、MN、GN 深度学习:一类机器学习问题,主要解决贡献度分配问题。 课程安排:首先讲机器学习、再讲神经网络。之后了解概率图模型为无监督学习做铺垫,强化学习也会涉及。 如何开发一个人工智能系统 举例:芒果机器学习 选...
作者将图神经网络概括为因子图神经网络(FGNN),以捕获更高阶的依赖关系。 作者证明,FGNN能够表示最大乘积置信度传播(Max-Product Belief Propagation),这是一种基于概率图模型的近似推理算法。因此,当Max-Product表现出色时,它就能表现出色。在合成数据集和真实数据集的可喜结果证明了该模型的有效性。
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。
摘要 本发明公开了一种使用一种结合深度神经网络和概率图模型分割放疗影像的方法。其内容包括:在图像分割前,先用一组二维医学影像、预分割影像和对应医学影像的的基准标注数据组成学习集,以训练深度神经网络模型。在图像分割时,使用深度神经网络模型处理输入影像和预分割影像,得到一组多通道评分图,其中每一个像素...
《概率图模型和深度神经网络》是北京邮电大学出版社出版书籍。内容简介 本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理，培养学生“知其然，并知其所以然”的思维方式，解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参...