Lecture 10 Advanced MCMC Methods Lecture 11 Statistical and Algorithmic Foundations of Deep Learning Lecture 12 Deep Generative Models 1 Lecture 13 Deep Generative Models 2 Lecture 14 Deep Sequence Models Lecture 15 Case Study of Deep Generative Models- Text Generation Lecture 16 Structure Learning Lect...
概率图形模型框架为这一广泛的问题提供了统一的视图,在具有大量属性和巨大数据集的问题中实现了高效的推理、决策和学习。这门研究生级别的课程将为你提供将图形模型应用于复杂问题和解决图形模型中的核心研究主题的坚实基础。 本课程视频及ppt下载地址:CMU-10-708《概率图模型》课程 视频及ppt分享 课程首页 bilibili....
CMU-10-708-概率图模型 课程描述 人工智能、统计学、计算机系统、计算机视觉、自然语言处理和计算生物学以及许多其他领域中的许多问题,可以被视为从局部信息中寻找连贯的全局结论。概率图形模型框架为这一广泛的问题提供了统一的视图,在具有大量属性和巨大数据集的问题中实现了高效的推理、决策和学习。这门研究生级别的...
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Not in the frontier of research, but the results are used commonly now. X_{k+1} - X_n are known, to calculate the joint probability, we have to do inf
2018 10-708 (CMU) Probabilistic Graphical Models {Lecture 10} [HHM and CRF] between tags and words, there's table 1. between tags, there's table 2. combine the two tables, p(...) to get the results. MRF: factors of the tables not necessarily probabilities...
2️⃣ 10-707 Topics in Deep Learning📊 统计与优化: 掌握概率图模型和凸优化理论,为数据分析打下坚实基础: 1️⃣ 10-708 Probabilistic Graphical Models 2️⃣ 10-725 Convex Optimization💻 算法与人工智能: 学习算法设计,并将其应用于人工智能领域: ...
10-701 Introduction to Machine Learning (PhD) 机器学习导论(博士) 10-703 Deep Reinforcement Learning & Control 深度强化学习和控制 10-708 Probabilistic Graphical Models 概率图模型 10-715 Advanced Intro to Machine Learning 机器学习高级入门 10-725 Convex Optimization 凸优化 ...
课程方面,有几门难度较大的课程,比如10-725 Convex Optimization、10-715 Advanced Intro to Machine Learning和10-708 Probabilistic Graphical Models。总体来说,课程压力较大,不太推荐做TA。毕业生去向 🎓 毕业生去向方面,大约有30-40%的人选择继续读PhD,比如CMU、Stanford、MIT、UC Berkeley、Cornell等。其余的...